Matrix与图像变换

本文详细解释了为何使用Matrix类处理图像,并通过具体案例展示了图像基本变换(如放大、缩小、平移、旋转)如何统一转换为矩阵运算。通过结合三维矩阵和线性计算与平移计算,Matrix类实现图像操作的高效和灵活,进而指导读者在绘图过程中将特定图像与矩阵相乘以实现所需变换。

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1 为什么使用Matrix类处理图像?
图像是有一定数量的点组成,每个像素点对应一个坐标(x,y),图像的基本变换放大,缩小,平移,旋转本质上就是对每个点的坐标做相应的运算得到新的点,也就是有(x,y)经过转换变为(x’,y’).例如平移运算是x’ = x + m,y’ = y + m.放大运算是x’ = s*x,y’ = s*y., 以上的运算都可以统一转换成矩阵的运算,由于平移运算是加法而不是乘法,所以通过把矩阵增加一个维度的方式将几种运算统一成三维矩阵的乘法。三维矩阵中一部分用来表示线性计算,一部分表示平移计算,Matrix类就是用来表示这样的一个三维矩阵,在绘图时,输入是一个具体的图像Bitmap,和一个矩阵Matrix,Matrix包含了要对图像所做的运算,计算结果就是转换后的bitmap。
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