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A = torch.Tensor([[-1, 0], [0, 1]])
b = torch.Tensor([img.shape[0] - 0, 0]) 中文解释

1. 矩阵 A 的定义：

A = torch.Tensor([[-1, 0], [0, 1]])

• A 是一个 2x2 的变换矩阵。

• 这个矩阵的作用是对二维坐标进行水平翻转（即镜像翻转）：

  • 第一行 [-1, 0] 表示将 x 坐标取反（x' = -x），实现水平翻转。

  • 第二行 [0, 1] 表示 y 坐标保持不变（y' = y）。

• 例如，一个点 (x, y) 经过 A 变换后会变成 (-x, y)。

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2. 平移向量 b 的定义：

b = torch.Tensor([img.shape[0], 0])

• b 是一个 2D 平移向量，形式为 [b_x, b_y]。

• 这里的 img.shape[0] 表示图像的高度（即图像的垂直方向像素数）。

• 这个平移向量的作用是：

  • 在 x 方向上平移 img.shape[0] 个单位。

  • 在 y 方向上不进行平移（0）。

这段代码通常用于图像处理或计算机视觉任务中，例如数据增强（对图像进行翻转）或坐标变换。