c#中的矩阵变换 MatrixTransform

在大学的时候很讨厌上高数和线代 信号与系统的课程，总是感觉枯燥乏味，都是公式，没有实际应用的意义。那个时候就是 too young  too simple，工作中才会遇到实际问题用哪些知识来解答，包括现在火的一塌糊涂的AI，入门的基本就是要会点线代。很多实际问题都是需要数学模型，像作分析和统计的一般都会用到高斯拟合、多项式拟合、最小二乘法等。做图像处理和解析的一般就会用到矩阵了，下面来说一说矩阵的一些基本用法

1、图像缩放

如果我们把前面[1,1]当做一个点(1,1)，乘上后面的矩阵后相当于Y坐标放大了2倍

同样，这个乘法相当于把X坐标放大了2倍

如果一个矩阵是

M11和M22是可以用来对坐标进行缩放

2、图像旋转

想这个矩阵

就相当于Y坐标顺时针旋转了90度，所以矩阵的M11和M22可以用来对坐标进行旋转

3、图像平移

想上面的矩阵加法就相当于点(1,1)在X轴向右平移了一个单位，所以如果一个点加上一个[Offx,Offy]相当于在坐标系内向X平移Offx，向Y平移Offy

4、仿射变换

如果对一个点先进行缩放旋转操作后在进行平移，这样的变换称为仿射变换，用矩阵

表示。

如果是一个点(x,y)乘上一个3*3的矩阵是没办法计算的，可以把点（x,y）写成(x,y,1)再乘上面的矩阵就是相当于对点（x,y）先进行缩放再进行平移。所以在MatrixTransform只有6个参数