旋转、缩放和平移2D坐标？

Question

旋转、缩放和平移2D坐标？

pythonrotationtranslationscalepython-imaging-library

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我目前正在从事一个项目，试图使用Python Imaging Library创建Hilbert曲线。我已经创建了一个函数，通过每次迭代生成新的曲线坐标，并将它们放入各个列表中，然后我希望能够移动、旋转和缩放它们。我想知道是否有人可以给我一些提示或方法来做到这一点，因为我完全不知道该怎么做。目前仍在努力编写大部分代码。

#! usr/bin/python
import Image, ImageDraw
import math

# Set the starting shape
img = Image.new('RGB', (1000, 1000))
draw = ImageDraw.Draw(img)

curve_X = [0, 0, 1, 1]
curve_Y = [0, 1, 1, 0]

combinedCurve = zip(curve_X, curve_Y)
draw.line((combinedCurve), fill=(220, 255, 250))
iterations = 5

# Start the loop
for i in range(0, iterations):
    # Make 4 copies of the curve

    copy1_X = list(curve_X)
    copy1_Y = list(curve_Y)

    copy2_X = list(curve_X)
    copy2_Y = list(curve_Y)

    copy3_X = list(curve_X)
    copy3_Y = list(curve_Y)

    copy4_X = list(curve_X)
    copy4_Y = list(curve_Y)

    # For copy 1, rotate it by 90 degree clockwise
    # Then move it to the bottom left
    # For copy 2, move it to the top left
    # For copy 3, move it to the top right
    # For copy 4, rotate it by 90 degrees anticlockwise
    # Then move it to the bottom right

    # Finally, combine all the copies into a big list
    combinedCurve_X = copy1_X + copy2_X + copy3_X + copy4_X
    combinedCurve_Y = copy1_Y + copy2_Y + copy3_Y + copy4_Y

# Make the initial curve equal to the combined one
curve_X = combinedCurve_X[:]
curve_Y = combinedCurve_Y[:]

# Repeat the loop

# Scale it to fit the canvas
curve_X = [x * xSize for x in curve_X]
curve_Y = [y * ySize for y in curve_Y]
# Draw it with something that connects the dots
curveCoordinates = zip(curve_X, curve_Y)
draw.line((curveCoordinates), fill=(255, 255, 255))

img2=img.rotate(180)
img2.show()

- user3602179

请查看标题为“Python函数用于旋转2D对象”的问题的答案（https://dev59.com/2mIj5IYBdhLWcg3wpmsH）以及我对问题“给定两个顶点，围绕中心点旋转线”的答案（https://dev59.com/m2Uq5IYBdhLWcg3wC8BQ#14842362）。 - martineau

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- 7hibault · Accepted Answer

这里有一个解决方案适用于矩阵（因为这种类型的计算是有意义的，在最后，2D坐标是只有1列的矩阵!）,

缩放非常容易，只需要将矩阵的每个元素乘以比例因子即可：

scaled = copy.deepcopy(original)
for i in range(len(scaled[0])):
    scaled[0][i]=scaled[0][i]*scaleFactor
    scaled[1][i]=scaled[1][i]*scaleFactor

移动非常简单，您只需要将偏移量添加到矩阵的每个元素中即可。以下是使用矩阵乘法的方法：

import numpy as np
# Matrix multiplication
def mult(matrix1,matrix2):
    # Matrix multiplication
    if len(matrix1[0]) != len(matrix2):
        # Check matrix dimensions
        print 'Matrices must be m*n and n*p to multiply!'
    else:
        # Multiply if correct dimensions
        new_matrix = np.zeros(len(matrix1),len(matrix2[0]))
        for i in range(len(matrix1)):
            for j in range(len(matrix2[0])):
                for k in range(len(matrix2)):
                    new_matrix[i][j] += matrix1[i][k]*matrix2[k][j]
        return new_matrix

然后创建您的翻译矩阵。

import numpy as np
TranMatrix = np.zeros((3,3))
TranMatrix[0][0]=1
TranMatrix[0][2]=Tx
TranMatrix[1][1]=1
TranMatrix[1][2]=Ty
TranMatrix[2][2]=1

translated=mult(TranMatrix, original)

最后，旋转会有点棘手（您知道旋转角度吗？）：

import numpy as np
RotMatrix = np.zeros((3,3))
RotMatrix[0][0]=cos(Theta)
RotMatrix[0][1]=-1*sin(Theta)
RotMatrix[1][0]=sin(Theta)
RotMatrix[1][1]=cos(Theta)
RotMatrix[2][2]=1

rotated=mult(RotMatrix, original)

以下是我所做的一些进一步阅读:

http://en.wikipedia.org/wiki/Transformation_matrix#Affine_transformations
http://en.wikipedia.org/wiki/Homogeneous_coordinates
http://www.essentialmath.com/tutorial.htm (关于所有代数变换)

所以，基本上，如果你在代码中插入这些操作，通过旋转/平移矩阵将向量乘以它们，就可以实现它。

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我刚刚发现了这个Python库，它似乎提供了所有类型的变换：http://toblerity.org/shapely/index.html