A = torch.Tensor([[-1, 0], [0, 1]])
b = torch.Tensor([img.shape[0] - 0, 0]) 中文解释
1. 矩阵 A
的定义:
A = torch.Tensor([[-1, 0], [0, 1]])
-
A
是一个 2x2 的变换矩阵。 -
这个矩阵的作用是对二维坐标进行水平翻转(即镜像翻转):
-
第一行
[-1, 0]
表示将 x 坐标取反(x' = -x
),实现水平翻转。 -
第二行
[0, 1]
表示 y 坐标保持不变(y' = y
)。
-
-
例如,一个点
(x, y)
经过A
变换后会变成(-x, y)
。
2. 平移向量 b
的定义:
b = torch.Tensor([img.shape[0], 0])
-
b
是一个 2D 平移向量,形式为[b_x, b_y]
。 -
这里的
img.shape[0]
表示图像的高度(即图像的垂直方向像素数)。 -
这个平移向量的作用是:
-
在 x 方向上平移
img.shape[0]
个单位。 -
在 y 方向上不进行平移(
0
)。
-
这段代码通常用于图像处理或计算机视觉任务中,例如数据增强(对图像进行翻转)或坐标变换。