图形学二维复合变换的问题,请大侠指点一二

hbycylzx 2011-10-18 10:56:16
现在根据需要做出了单纯的平移变换,旋转变换,测试均没有问题。
void CTransform::Rotate(double beta)
{
//旋转变换函数
//beta<0时为顺时针,beta>0是逆时针
double rad = beta*180/PI;
Identity();
T[0][0] = cos(rad);
T[0][1] = sin(rad);
T[1][0] = -sin(rad);
T[1][1] = cos(rad);
MultiplyMatrix();//矩阵乘法
}
void CTransform::Translate(double Tx, double Ty)
{
//平移变换函数
Identity();
T[2][0] = Tx;
T[2][1] = Ty;
MultiplyMatrix();
}
但是将函数整合到一起做成复合变换函数,发现图形不旋转,并且速度与单纯的平移变换也不同。请问这是为什么?

void CTransform::CompoundTransform(double Tx, double Ty, double Beta)
{
//现将中心移至坐标原点然后以坐标原点旋转再平移回去
double rad = Beta*180/PI;
Identity();
T[2][0] = Tx;
T[2][1] = Ty;
MultiplyMatrix();
T1[0][0] = cos(rad);
T1[0][1] = sin(rad);
T1[1][0] = -sin(rad);
T1[1][1] = cos(rad);
MultiplyMatrix();
T2[2][0] = -Tx;
T2[2][1] = -Ty;
MultiplyMatrix();
}
并且中心坐标和图形的点不能同步
...全文
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hbycylzx 2011-10-23
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问题已经解决了,不是矩阵乘法的问题,是要把参照的点也按照矩阵进行变换,谢谢
散分拉!:)
yisikaipu 2011-10-19
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你没给出MultiplyMatrix()的代码,别人只能合理猜测

MultiplyMatrix()不带参数,显然是用默认的全局的T去乘,每次用前都要重置T

你写个T1,T2,MultiplyMatrix()可认得它们? :)

[Quote=引用 4 楼 hbycylzx 的回复:]

复合变换的矩阵T = T1*T2*T3 才是最后坐标的变换矩阵啊。。。重置干什么?
[/Quote]
kerbcurb 2011-10-19
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你的函数MultiplyMatrix()有问题,应该带参数,你没带,计算机不知道哪个矩阵乘哪个矩阵,因此计算结果不可能正确
lirunfa 2011-10-19
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注意矩阵的左乘或者右乘。 两种乘法的结果不一样。 矩阵乘法不满足交换率
hbycylzx 2011-10-19
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复合变换的矩阵T = T1*T2*T3 才是最后坐标的变换矩阵啊。。。重置干什么?
yisikaipu 2011-10-19
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Identity()肯定是把T初始化或重置为
1000
0100
0010
0001

楼主看来是忘记了重置

但是楼主却用了T1,T2,很奇怪……

[Quote=引用 1 楼 libralibra 的回复:]

Identity();函数是干嘛的?
你是不是把旋转矩阵做好,MultiplyMatri()一次就可以了?
如果要分开,是不是得2次Identity()分别在旋转和平移之前(或者3次,往回移动前也再来一次)
[/Quote]
星羽 2011-10-19
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看看MultiplyMatrix的实现
libralibra 2011-10-19
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Identity();函数是干嘛的?
你是不是把旋转矩阵做好,MultiplyMatri()一次就可以了?
如果要分开,是不是得2次Identity()分别在旋转和平移之前(或者3次,往回移动前也再来一次)
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可参考下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[底盘铭牌(Chassis)] · 训练集:3258 张 · 验证集:136 张 · 测试集:0 张 · 总计:3394 张 该数据集聚焦于工业制造与车辆检测场景中对汽车底盘铭牌的精准识别,涵盖多种品牌车辆(如通用、现代、日产、马自达等)在不同光照和污损条件下的铭牌图像。通过真实生产环境中的多样化样本采集,数据集有效支持了车辆身份验证、质量追溯及自动化检测系统的开发,具有显著的工程应用价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 34 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9649** mAP50-95 | 0.5292 Precision | 0.9019 Recall | 0.8783 train/box_loss | 1.2850 train/cls_loss | 0.7588 val/box_loss | 1.4612 val/cls_loss | 0.6408 【训练过程分析】 34 轮训练后 mAP50 达到 0.9649,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.5292,和 mAP50 差距 0.44,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9019、Recall 0.8783,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖底盘铭牌,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规...
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