要将一张1280x720的原图裁剪成两张小图并拼接成一张图，并通过变换矩阵映射点到原图上，可以按照以下步骤进行操作：
首先，确定两个小图在原图中的位置和大小。假设需要从原图裁剪出的第一个小图左上角坐标为(x1, y1)，宽度为w1，高度为h1；第二个小图左上角坐标为(x2, y2)，宽度为w2，高度为h2。
裁剪出两个小图。使用OpenCV中的cv::Rect函数定义两个矩形区域，并使用cv::Mat的roi操作来提取出对应的小图像。
cv::Mat originalImage = cv::imread("original_image.jpg"); // 读取原始图片
cv::Rect roi1(x1, y1, w1, h1); // 定义第一个矩形区域
cv::Mat smallImage1 = originalImage(roi1); // 提取第一个小图
cv::Rect roi2(x2, y2, w2, h2); // 定义第二个矩形区域
cv::Mat smallImage2 = originalImage(roi2); // 提取第二个小图
- 将两个小图拼接成一张大图。创建一个足够容纳两个小图合并后大小的新图片，并使用cv::hconcat或者cv::vconcat函数将两个小图连接起来。
cv::Mat mergedImage; // 用于存放拼接后的大图
cv::hconcat(smallImage1, smallImage2, mergedImage); // 将两个小图水平拼接
// 或者使用以下代码垂直拼接
// cv::vconcat(smallImage1, smallImage2, mergedImage);
- 计算变换矩阵。通过OpenCV中的cv::getAffineTransform函数计算从大图到原图的变换矩阵。假设在大图上选择了三个点作为参考点，分别是(d1x, d1y)，(d2x, d2y)，(d3x, d3y)；对应在原图上的三个点为(o1x, o1y)，(o2x, o2y)，(o3x, o3y)。
std::vector<cv::Point2f> dstPoints = { cv::Point2f(d1x, d1y), cv::Point2f(d2x, d2y), cv::Point2f(d3x, d3y) };
std::vector<cv::Point2f> srcPoints = { cv::Point2f(o1x, o1y), cv::Point2f(o2x, o2y), cv::Point2f(o3x, o3y) };
cv::Mat transformMatrix = cv::getAffineTransform(srcPoints , dstPoints);
- 进行点坐标映射。对于需要映射的每个点(xp, yp)在拼接后的大图上，通过变换矩阵进行映射，得到在原图上对应的点(xo, yo)。
cv::Point2f pointToMap(xp, yp); // 需要映射的点在拼接后的大图上的坐标
cv::Mat mappedPoint = transformMatrix * cv::Mat(cv::Point3f(pointToMap.x, pointToMap.y, 1.0));
float xo = mappedPoint.at<float>(0);
float yo = mappedPoint.at<float>(1);
注意：以上代码仅为示例，请根据具体情况进行调整和优化。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
