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在裁剪后,有没有办法在初始照片坐标中变换一个点?

在裁剪后,可以通过数学计算和坐标变换的方法,在初始照片坐标中变换一个点。具体步骤如下:

  1. 首先,确定裁剪前后的图像尺寸变化情况。记录裁剪前后图像的宽度比例和高度比例,即裁剪后图像宽度与裁剪前图像宽度的比值,以及裁剪后图像高度与裁剪前图像高度的比值。
  2. 然后,确定裁剪前后的坐标变换关系。假设要变换的点在裁剪前的坐标为(x1, y1),裁剪后的坐标为(x2, y2)。根据裁剪前后图像尺寸的比例关系,可以得到以下公式: x2 = x1 * 宽度比例 y2 = y1 * 高度比例
  3. 最后,根据上述公式,进行坐标变换计算,即可得到在初始照片坐标中变换后的点坐标。

这种方法适用于在图像处理、计算机视觉等领域中需要在裁剪后的图像中定位或操作某个点的场景。通过坐标变换,可以将裁剪后的图像中的点映射回初始照片的坐标系统中,方便后续处理或分析。

腾讯云相关产品中,可以使用云图像处理(Image Processing)服务来进行图像裁剪和坐标变换操作。该服务提供了丰富的图像处理功能,包括裁剪、缩放、旋转、变换等,可以满足各种图像处理需求。具体产品介绍和使用方法,请参考腾讯云图像处理服务官方文档:https://cloud.tencent.com/product/img

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  • 【转载】理解矩阵(二)

    上一篇里说“矩阵是运动的描述”,到现在为止,好像大家都还没什么意见。但是我相信早晚会有数学系出身的网友来拍板转。因为运动这个概念,在数学和物理里是跟微积分联系在一起的。我们学习微积分的时候,总会有人照本宣科地告诉你,初等数学是研究常量的数学,是研究静态的数学,高等数学是变量的数学,是研究运动的数学。大家口口相传,差不多人人都知道这句话。但是真知道这句话说的是什么意思的人,好像也不多。简而言之,在我们人类的经验里,运动是一个连续过程,从A点到B点,就算走得最快的光,也是需要一个时间来逐点地经过AB之间的路径,这就带来了连续性的概念。而连续这个事情,如果不定义极限的概念,根本就解释不了。古希腊人的数学非常强,但就是缺乏极限观念,所以解释不了运动,被芝诺的那些著名悖论(飞箭不动、飞毛腿阿喀琉斯跑不过乌龟等四个悖论)搞得死去活来。因为这篇文章不是讲微积分的,所以我就不多说了。有兴趣的读者可以去看看齐民友教授写的《重温微积分》。我就是读了这本书开头的部分,才明白“高等数学是研究运动的数学”这句话的道理。

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