R语言 spatstat包 affine.im()函数中文帮助文档(中英文对照)

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affine.im(spatstat)
affine.im()所属R语言包：spatstat

                                        Apply Affine Transformation To Pixel Image
                                         像素图像仿射变换

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Applies any affine transformation of the plane (linear transformation plus vector shift) to a pixel image.
的平面（线性变换加上向量移位）的仿射变换的任何适用的像素图像。


用法----------Usage----------


  ## S3 method for class 'im'
affine(X, mat=diag(c(1,1)), vec=c(0,0), ...)



参数----------Arguments----------

参数：X
Pixel image (object of class "im").
像素的图像（类的对象"im"“）。


参数：mat
Matrix representing a linear transformation.
矩阵的线性变换。


参数：vec
Vector of length 2 representing a translation.
矢量长度为2翻译。


参数：...
Optional arguments passed to as.mask controlling the pixel resolution of the transformed image.  
可选参数传递给as.mask控制变换后的图像的像素分辨率。


Details

详细信息----------Details----------

The image is subjected first to the linear transformation represented by mat (multiplying on the left by mat), and then the result is translated by the vector vec.
第一个所代表的线性变换图像进行mat（左边乘以由mat），然后该结果由该矢量vec换算。

The argument mat must be a nonsingular 2 * 2 matrix.
参数mat必须是一个非奇异的2 * 2矩阵。

This is a method for the generic function affine.
这是一个方法的通用函数affine。


值----------Value----------

Another pixel image (of class "im") representing the result of applying the affine transformation.
另一个像素的图像（类"im"）表示应用仿射变换的结果。


（作者）----------Author(s)----------


Adrian Baddeley
<a href="mailto:Adrian.Baddeley@csiro.au">Adrian.Baddeley@csiro.au</a>
<a href="http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/">http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/</a>
and Rolf Turner
<a href="mailto:r.turner@auckland.ac.nz">r.turner@auckland.ac.nz</a>




参见----------See Also----------

affine, affine.ppp, affine.psp, affine.owin, rotate, shift
affine，affine.ppp，affine.psp，affine.owin，rotate，shift


实例----------Examples----------


  X <- setcov(owin())
  stretch <- diag(c(2,3))
  Y <- affine(X, mat=stretch)
  shear <- matrix(c(1,0,0.6,1),ncol=2, nrow=2)
  Z <- affine(X, mat=shear)

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