halcon仿射变换

仿射变换是一种特殊投影变换,是几何变换,对图像的形状发生变换,变换到标准位置,在标准位置进行测量或者识别。
1.仿射变换有:平移、旋转加粗样式、缩放、斜切。
2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵。要获取变换矩阵,必须先获取特征点坐标、角度等信息,几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法,除此之外还有其它方法,只要能稳定的求出特征点即可。
3.仿射变换流程
(1.)获取特征点坐标、角度
(2.)计算仿射变换矩阵
(3.)对图像、区域、轮廓进行仿射变换
4.根据特征点、角度计算仿射变换矩阵
hom_mat2d_identity(:::HomMat2DIdentity)
功能:产生仿射变换矩阵
hom_mat2d_rotate(::HomMat2D,Phi,Px,Py:HomMat2DRotate)
功能:把旋转角度添加到仿射变换矩阵
HomMat2D:(输入参数)仿射变换矩阵
Phi(输入参数):旋转角度(单位弧度)
Px(输入参数):变换的固定点行坐标。固定点是指以该点为支撑进行仿射变换 (这里是指围绕这点进行旋转)
Py:(输入参数)变换的固定点列坐标
HomMat2DRotate:(输出参数)输出变换矩阵
hom_mat2d_scale(::HomMat2D,Sx,Sy,Px,Py:HomMat2DScale)
功能:把缩放添加到仿射变换矩阵
HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
Sx(输入参数):x轴方向的缩放因子
Sy(输入参数):y轴方向的缩放因子
Px(输入参数):变换的固定点行坐标
Py(输入参数):变换的固定点列坐标
HomMat2DScale(输出参数):输出变换矩阵
hom_mat2d_translate(::HomMat2D,Tx,Ty:HomMat2DTranslate)
功能:把平移添加到防射变换矩阵
HomMat2D:(输入参数)仿射变换矩阵
Tx(输入参数):沿x轴方向平移的距离
Ty:输入参数):沿y轴方向平移的距离
HomMat2DTranslate(输出参数):输出变换矩阵
hom_mat2d_slant(::HomMat2D,Theta,Axis,Px,Py:HomMat2DSlant)
功能:把斜切添加到防射变换矩阵
HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
Theta(输入参数):斜切角度(单位:弧度)
Axis(输入参数):斜切的坐标轴。取值列表:x,y
Px(输入参数):变换的固定点x坐标
Py(输入参数):变换的固定点y坐标
HomMat2DSlant(输出参数):输出仿射变换矩阵 vector_angle_to_rigid(::Row1,Column1,Angle1,Row2,Column2,Angle2:HomMat2D)
功能:根据点和角度计算刚性仿射变换矩阵,支持旋转和平移
Row1(输入参数):原始点行坐标
Column1(输入参数):原始点列坐标
Angle1(输入参数):原始点角度
Row2(输入参数):变换的目的点行坐标
Column2(输入参数):变换的目的点列坐标
Angle2(输入参数):变换的目的点角度
HomMat2D(输出参数):输出仿射变换矩阵
5.根据两个以上特征点计算仿射变换矩阵
vector_to_rigid(::Px,Py,Qx,Qy:HomMat2D)
功能:根据两个以上点对计算计算刚性仿射变换矩阵,支持旋转和平移
Px:(输入参数)原始点组的x坐标
Py:(输入参数)原始点组的y坐标
Qx:(输入参数)变换的目的点组的x坐标
Qy:(输入参数)变换的目的点组的y坐标
HomMat2D:(输出参数)输出仿射变换矩阵
vector_to_similarity(::Px,Py,Qx,Qy:HomMat2D)
功能:根据两个以上点对计算相似仿射变换矩阵,支持旋转、平移和缩放
Px:(输入参数)原始点组的x坐标
Py:(输入参数)原始点组的y坐标
Qx:(输入参数)变换的目的点组的x坐标
Qy:(输入参数)变换的目的点组的y坐标
HomMat2D:(输出参数)输出仿射变换矩阵
6.根据三个以上特征点获取仿射变换矩阵
vector_to_hom_mat2d(::Px,Py,Qx,Qy:HomMat2D)
功能:根据三个以上点对计算仿射变换矩阵,支持旋转、平移、缩放、斜切
Px:(输入参数)原始点组的x坐标
Py:(输入参数)原始点组的y坐标
Qx:(输入参数)变换的目的点组的x坐标
Qy:(输入参数)变换的目的点组的y坐标
HomMat2D:(输出参数)输出仿射变换矩阵
7.计算仿射变换参数
hom_mat2d_to_affine_par(::HomMat2D:Sx,Sy,Phi,Theta,Tx,Ty)
功能:根据仿射变换矩阵(齐次二维变换矩阵)计算仿射变换参数
HomMat2D输入参数):仿射变换矩阵
Sx(输出参数):x方向的缩放因子(如果从图像空间变换到物理空间,就是x方向的 像素单量)
Sy(输出参数):y方向的缩放因子(如果从图像空间变换到物理空间,就是y方向的 像素单量)
Phi(输出参数):旋转角度
Theta(输出参数):斜切角度
Tx(输出参数):沿x方向平移的距离
Ty(输出参数):沿y方向平移的距离
8.对图像、ROI和XLD进行仿射变换
affine_trans_contour_xld(Contours:ContoursAffinTrans:HomMat2D)
功能:对XLD轮廓进行二维仿射变换,支持缩放,旋转,平移,斜切
Contours(输入参数):输入XLD轮廓
ContoursAffinTrans(输出参数):输出变换的XLD轮廓
HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
affine_trans_image(Image:ImageAffinTrans:HomMat2D,Interpolation,AdaptImageSize)
功能:对图像轮廓进行二维仿射变换,支持缩放、旋转、平移,斜切
Image(输入参数):输入图像
ImageAffinTrans(输出参数):变换后的图像
HomMat2D**(输入参数):仿射变换矩阵
Interpolation(输入参数):插值算法。参数值列表: nearest_neighbor,bilinear,constant,weighted
AdaptImageSize**(输入参数):结果图像尺寸是否自适应。默认值:false
affine_trans_region(Region:RegionAffineTrans:HomMat2D,Interpolate:)
功能:对区域进行任意二维仿射变换
Region(输入参数):输入区域
RegionAffineTrans(输出参数):变换的区域
HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
Interpolate(输入参数):插值算法。默认值:nearest_neighbor。参数值列表:constant,nearest_neighbor
affine_trans_polygon_xld(Polygon:PolygonsAffinTrans:HomMat2D:)
功能:对XLD多边形进行任意二维仿射变换
Polygon(输入参数):输入XLD多边形
PolygonsAffinTrans(输出参数):变换的XLD多边形
HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
affine_trans_point_2d(::HomMat2D,Px,Py:Qx,Qy)
功能:对点进行任意二维仿射变换,支持缩放、旋转、平移、斜切
HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
Px(输入参数):原始点x或行坐标
Py(输入参数):原始点y或列坐标
Qx(输出参数):变换点x或行坐标
Qy(输出参数变换点y或列坐标
affine_trans_pixel(::HomMat2D,Row,Col:RowTrans,ColTrans)
功能:对像素进行任意二维仿射变换
​ HomMat2D(输入参数):仿射变换矩阵
​ Row(输入参数):输入像素行坐标
​ Col(输入参数):输入像素列坐标
RowTrans(输出参数):变换的像素行坐标
​ ColTrans(输出参数):变换的像素列坐标
注:affine_trans_point_2d与affine_trans_pixel的区别:affine_trans_pixel使用的图像坐标系的原点在图像的左上角,affine_trans_point_2d使用标准图像坐标系,原点在左上角像素的中心

<think>好的,我现在需要帮助用户了解HALCON仿射变换的使用方法或示例代码。根据用户提供的引用资料,我需要整理出清晰的步骤和示例,同时确保符合格式要求,比如行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,并且生成相关问题。 首先,用户提到的引用[2]和[3]指出,HALCON仿射变换包括旋转、缩放、平移等,并且有两种使用方式:已知原图和变换矩阵生成结果图,或者通过原图和结果图求变换矩阵。引用[4]提到了缩放矩阵的生成函数hom_mat2d_scale,可能还有其他函数如hom_mat2d_rotate和hom_mat2d_translate。 接下来,我需要将这些信息结构化。步骤可能包括创建变换矩阵、应用变换、组合变换等。每个步骤需要对应的HALCON函数和示例代码。例如,旋转矩阵的生成可以用hom_mat2d_rotate,缩放用hom_mat2d_scale,然后使用affine_trans_image应用变换。 需要注意数学表达式的正确性。例如,旋转矩阵的公式应该是: $$ \begin{bmatrix} \cosθ & -\sinθ & 0 \\ \sinθ & \cosθ & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 而缩放矩阵是: $$ \begin{bmatrix} s_x & 0 & 0 \\ 0 & s_y & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 这些需要用独立公式格式。 然后,示例代码部分需要展示如何生成变换矩阵并应用,可能需要组合多个变换,比如先旋转再缩放。同时,需要说明变换矩阵的参数,比如旋转角度、缩放因子、中心点坐标等。 还需要检查是否有其他相关函数或注意事项,比如使用hom_mat2d_identity初始化单位矩阵,或者如何计算变换后的坐标。例如,点$(x,y)$变换后的坐标计算为: $$ x' = h_{11}x + h_{12}y + h_{13} \\ y' = h_{21}x + h_{22}y + h_{23} $$ 这需要作为行内公式呈现。 最后,生成相关问题时要基于用户可能遇到的疑问,比如如何组合多个变换、如何处理不同变换顺序的影响、如何求逆变换等。 确保所有数学表达式格式正确,引用标注在适当的位置。例如,在解释仿射变换的应用时,引用[3]提到的两种使用方式需要标注。同时,示例代码中的函数调用如hom_mat2d_scale来自引用[4],需要正确标注。 现在,将这些整理成结构化的回答,分步骤说明使用方法,给出代码示例,并附上相关问题。</think>### HALCON仿射变换使用方法详解 HALCON中的仿射变换通过变换矩阵实现几何变换,支持旋转、缩放、平移等操作[^2][^3]。以下是具体使用步骤: #### 一、核心数学原理 仿射变换矩阵形式为: $$ H = \begin{bmatrix} h_{11} & h_{12} & h_{13} \\ h_{21} & h_{22} & h_{23} \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 任意点$(x,y)$经过变换后坐标为: $$x' = h_{11}x + h_{12}y + h_{13},\quad y' = h_{21}x + h_{22}y + h_{23}$$ #### 二、操作步骤及示例代码 1. **创建单位矩阵** ```halcon hom_mat2d_identity(HomMat2DIdentity) //初始化单位矩阵 ``` 2. **生成旋转矩阵** 旋转角度$\theta=30°$,绕点$(256,256)$旋转: ```halcon hom_mat2d_rotate(HomMat2DIdentity, rad(30), 256, 256, HomMat2DRotate) ``` 对应的旋转矩阵: $$ \begin{bmatrix} \cosθ & -\sinθ & (1-\cosθ)*cx + \sinθ*cy \\ \sinθ & \cosθ & -\sinθ*cx + (1-\cosθ)*cy \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 3. **生成缩放矩阵** 缩放因子$(s_x=1.5, s_y=1.5)$,中心点$(256,256)$: ```halcon hom_mat2d_scale(HomMat2DRotate, 1.5, 1.5, 256, 256, HomMat2DScale) ``` 缩放矩阵: $$ \begin{bmatrix} s_x & 0 & (1-s_x)*cx \\ 0 & s_y & (1-s_y)*cy \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} ```[^4] 4. **应用变换矩阵** ```halcon affine_trans_image(Image, ImageAffinTrans, HomMat2DScale, 'constant', 'false') ``` #### 三、组合变换示例 实现先旋转30°再缩放1.5倍的复合变换: ```halcon hom_mat2d_identity(HomMat2D) hom_mat2d_rotate(HomMat2D, rad(30), 256, 256, HomMat2DRotate) hom_mat2d_scale(HomMat2DRotate, 1.5, 1.5, 256, 256, HomMat2DCompose) affine_trans_image(Image, ImageTransformed, HomMat2DCompose, 'constant', 'true') ``` #### 四、变换矩阵计算(反向求解) 已知变换前后的坐标对应点,可求变换矩阵: ```halcon vector_to_hom_mat2d([X1,Y1,X2,Y2], [X1',Y1',X2',Y2'], HomMat2D) ```
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