嵌入式裝置採集的到紙幣影象如下圖：
首先分析上圖的特點，在這張圖里，美元有一定的傾斜角度，但是角度不大；美元的背景比較黑，而且美元的邊緣比較明顯。沒錯，我們既抓住紙幣的邊緣比較明顯來做文章。
我們是不是可以先把紙幣的輪廓找出來（找出來的輪廓當然就是乙個大大的矩形），然後用矩形去包圍它，得到他的旋轉角度，然後根據得到的角度進行旋轉，那樣不就可以實現矯正了嗎！
再詳細的總結處理步驟：
閾值二值化——檢測輪廓——尋找輪廓的包圍矩陣，並且獲得角度——根據角度進行旋轉矯正。
由於裝置本身的特點需要速度快，這裡將上面的流程在簡化下：通過閾值獲取四條邊的座標，運用最小二乘法擬合四條邊的直線方程，進一步得到四個頂點的座標和旋轉角度。
這個矩陣乘法的計算如下:
具體到二維的仿射變換的計算如下：
幾種典型的仿射變換如下：
平移變換 translation
將每一點移動到(x+tx, y+ty)，變換矩陣為：
平移變換是一種「剛體變換」，rigid-body transformation，就是不會產生形變的理想物體。
效果如下：
縮放變換（scale）
將每一點的橫座標放大（縮小）至sx倍，縱座標放大（縮小）至sy倍，變換矩陣為：
變換效果如下：
剪下變換（shear）
變換矩陣為：
相當於乙個橫向剪下與乙個縱向剪下的復合
效果：旋轉變換（rotation）
目標圖形圍繞原點順時針旋轉theta弧度，變換矩陣為：
效果：組合應用
旋轉變換，目標圖形以(x, y)為軸心順時針旋轉theta弧度，變換矩陣為：
相當於兩次平移變換與一次原點旋轉變換的復合：
先移動到中心節點，然後旋轉，然後再移動回去。
這個轉換矩陣也可以下面這樣描述：
一些常用轉換矩陣如下：
最後通過仿射變換得到處理需要的圖：
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