halcon学习 matching基础的transformation
halcon提供了各种转换操作，针对于2D匹配方法可以使用2D affine transformmtion，它允许位移，转动或者按比例改变大小。对于色彩空间透视图匹配（uncalibrated perspective matching）方法，2D投影转换可以用来改变投影视角，除此之外，还有3D affine transformations。1, 2 D仿射转换
位移，转动，尺度变化：
注意对于转动和尺度变化，需要一个固定参考点来实行。halcon允许对pixels，regions，images以及XLD contours进行2D转换，具体可用：
affine_trans_pixel, affine_trans_region, affine_trans_image, affine_trans_contour_xld
eg: affine_trans_region (IC, TransformedIC,
ScalingRotationTranslation, 'nearest_neighbor')这当中的参数ScalingRotationTranslation就是所谓的齐次转换矩阵（homogeneous transformation matrix），用来描述想要进行的转换（包含了转换的信息）。对于这个矩阵的生成， 可以用如下步骤进行创建齐次转换矩阵：? step1：创建一个单位矩阵（identity matrix）
hom_mat2d_identity(EmptyTransformation) // 创建step2：
这里比如说，添加一个对于IC的中心点的scaling变化 hom_mat2d_scale( EmptyTransformation, 0.5, 0.5,
RowCenterIC, ColumnCenterIC, Scaling) // 对单位矩阵进行变化，添加转变信息如果要添加转动或者位移信息，可以用hom_mat2d_rotate 和 hom_mat2d_translate来实现
hom_mat2d_rotate (Scaling, rad(90), RowCenterIC, ColumnCenterIC, \\ ScalingRotation)
hom_mat2d_translate (ScalingRotation, 100, 200,
ScalingRotationTranslation)注意这里的转换矩阵是可以逆推得来的，如果已知对象（比如说region）的原状态（或者是某些特定点的位置）和转换之后的状态，那么可以通过反推来得到转换矩阵，从而根据转换矩阵来计算转换前的对象状态（region）
vector_angle_to_rigid (RowCenterIC, ColumnCenterIC, 0, \\
TransformedRowCenterIC, TransformedColumnCenterIC, \\ rad(90), RotationTranslation)
affine_trans_region (IC, TransformedIC, RotationTranslation, \\
'nearest_neighbor')vector_angle_to_rigid就是逆推的过程，其结果可以直接用作转换矩阵来得出转换前的状态2，2D透视转换
3×3的一个矩阵就可以完成上面步骤中的2D仿射转换，当最后一行是[0 ,0 ,1]时候，就是一个齐次转换矩阵，描述了一个2D仿射转换，这也是2D透视转换的一种特殊情况。像仿射转换一样，halcon中，可以用一个射影转换来实现不同对象的透视转换：
pixels(projective_trans_pixel), regions(projective_trans_region), images(projective_trans_image), XLD
contours( prejective_trans_contour_xld).下面根据solution中 section 2.4.5（page 51）来认识2D透视转换：2.4.5 Use the Estimated 2D Homography
当使用色彩空间透视匹配方法时候，仅仅返回透视转换矩阵（但是位置，角度，尺度辛迪都不返回）。
两个透视转换匹配的例子，见后面博客（halcon例子学习matching路牌 和halcon例子学习matching纸张）
HDevelop example program hdevelop\\Applications\\Traffic- Monitoring\\detect_road_signs.hdev
halcon学习 matching基础的transformation
