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2019-12-10, 16:49
假设我有一个任意的变换矩阵A，例如
A = 0.9966 0.0007 -6.5625 0.0027 0.9938 1.0598 0 0 1.0000 还有一组点，使得它们的x和y坐标分别由X和Y表示。
假设
[Xf Yf] = tformfwd(maketform('projective',A),X,Y); 现在，
[Xff Yff] = tformfwd(maketform('projective',inv(A)),Xf,Yf); [Xfi Yfi] = tforminv(maketform('projective',A),Xf,Yf); [Xff Yff]和[Xfi Yfi]似乎完全相同（而且应该如此）。
是tforminv只是为了方便起见还是我在这里错过了什么？
回答：
我将以说这是我的最佳猜测作为开始 ...
tforminv (https://www.mathworks.com/help/images/ref/tforminv.html)可能执行转换而没有实际形成逆矩阵。例如，您可以通过两种方式来求解线性方程组Ax = b ：
x = inv(A)*b; x = A\b; 根据inv (https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html)的文档，第二个选项（使用矩阵除法运算符）“从执行时间和数值精度的角度出发”都可以实现更好的性能，因为它“使用高斯消除生成了解决方案，而没有形成逆函数”。与将逆矩阵传递给tformfwd (https://www.mathworks.com/help/images/ref/tformfwd.html)相比， tforminv可能会执行类似的操作，因此显示出更好的总体行为。
如果您愿意，可以尝试多种不同的转换矩阵并测试这两种方法（ tforminv或tformfwd和inv ），以查看结果的准确性和计算速度。
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/1534317)
A = 0.9966 0.0007 -6.5625 0.0027 0.9938 1.0598 0 0 1.0000 还有一组点，使得它们的x和y坐标分别由X和Y表示。
假设
[Xf Yf] = tformfwd(maketform('projective',A),X,Y); 现在，
[Xff Yff] = tformfwd(maketform('projective',inv(A)),Xf,Yf); [Xfi Yfi] = tforminv(maketform('projective',A),Xf,Yf); [Xff Yff]和[Xfi Yfi]似乎完全相同（而且应该如此）。
是tforminv只是为了方便起见还是我在这里错过了什么？
回答：
我将以说这是我的最佳猜测作为开始 ...
tforminv (https://www.mathworks.com/help/images/ref/tforminv.html)可能执行转换而没有实际形成逆矩阵。例如，您可以通过两种方式来求解线性方程组Ax = b ：
x = inv(A)*b; x = A\b; 根据inv (https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html)的文档，第二个选项（使用矩阵除法运算符）“从执行时间和数值精度的角度出发”都可以实现更好的性能，因为它“使用高斯消除生成了解决方案，而没有形成逆函数”。与将逆矩阵传递给tformfwd (https://www.mathworks.com/help/images/ref/tformfwd.html)相比， tforminv可能会执行类似的操作，因此显示出更好的总体行为。
如果您愿意，可以尝试多种不同的转换矩阵并测试这两种方法（ tforminv或tformfwd和inv ），以查看结果的准确性和计算速度。
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/1534317)