繼上一篇《Android開發(fā)之圖像處理那點事——濾鏡》，這次我們來講一下圖片的變換操作，本篇主要是介紹常見的圖像變換4種操作（平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、錯切）
對于圖像的顏色處理，Andriod系統(tǒng)給我們提供一個很方便的顏色矩陣類ColorMatrix，同樣的，Android系統(tǒng)也給圖像的變換處理提供了矩陣類Matrix，相比顏色矩陣的4 * 5，變換矩陣來得更加簡單，它是由一個3 * 3的數(shù)字矩陣組成，我們來了解一下變換原理。
變換矩陣
在上一篇文章中，我們講到像素點的顏色是由RGBA1組成的，分別代表紅、綠、藍、透明度各通道值還有顏色偏移量，在變換矩陣中也是類似的，像素點的位置是由矩陣C（X、Y、L）組成的，分別代表像素點在X、Y軸的位置還有偏移量。
根據(jù)矩陣的乘法，我們可以得出下面的等式：
X1 = a * X + b * Y + c
Y1 = d * X + e * Y + f
L = g * X + h * Y + i
當(dāng)a=1，b和c=0，可以知道X1=1X+0+0=1X，
當(dāng)e=1，d和f=0，可以知道Y1=0+1Y+0=1Y
當(dāng)i=1，g和h=0，可以知道1=0+0+1=1
由此我們可以得到變換矩陣的單位矩陣：
在日常開發(fā)中，我們涉及到的圖像變換大致有平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、錯切（很少），這些操作就是對這3 * 3的矩陣做數(shù)值上的調(diào)整，和上一篇講顏色矩陣變化是類似的，不清楚的朋友，具體可以參考上一篇文章的講解，下面我們快速過一下流程。
平移操作
像素點的平移其實就是對像素點的x和y坐標(biāo)進行移動，如下圖，從點p1移動到點p，假設(shè)p1（x1，y1）分別平移了x0和y0距離得到p（x，y），
得到的公式就是：
x = x1 + x0
y = y1 + y0
矩陣所表現(xiàn)出來的形式：
縮放操作
對于單個像素點是不存在縮放操作的，但如果是一系列的像素點，我們就可以根據(jù)x和y軸做一定比例的縮放，假設(shè)縮放比例為K1，得到的公式是：
x = K1 * x0
y = k1 * y0
矩陣所表現(xiàn)出來的形式：
旋轉(zhuǎn)操作
像素點的旋轉(zhuǎn)是圍繞一個點旋轉(zhuǎn)一定的角度得到新的像素點位置，為了便于理解，這里帶上一張圖：
如上圖以原點為中心旋轉(zhuǎn)，點（x0，y0）旋轉(zhuǎn)了β°角度到了p（x，y），假設(shè)斜邊為r，根據(jù)三角函數(shù)我們可以知道：
x0 = r * cosα
y0 = r * sinα
那么x和y就是x0和y0旋轉(zhuǎn)了α角度后，再旋轉(zhuǎn)了β角度，根據(jù)三角函數(shù)可以推出：
x = r * cos(α + β) = r * cosα * cosβ - r * sinα * sinβ = x0 * cosβ - y0 * sinβ
y = r * sin(α + β) = r * sinα * cosβ + r * cosα * sinβ = y0 * cosβ + x0 * sinβ
將上面的式子代入，根據(jù)推導(dǎo)公式，我們可以知道矩陣的表現(xiàn)形式為：
錯切操作
這個平時用的比較少，大概了解一下就可以，錯切分為水平錯切和垂直錯切。
水平錯切效果就是讓所有像素點的Y軸坐標(biāo)不變，X軸坐標(biāo)按照比例進行平移，且平移的大小與該點到Y(jié)軸的距離成成正比，計算公式為：
x = x0 + k1 * y0
y = y0
矩陣變現(xiàn)形式為：
垂直錯切讓所有像素點的X軸坐標(biāo)不變，Y軸坐標(biāo)按照比例進行平移，且平移的大小與該點到X軸的距離成成正比，計算公式為：
x = x0
y = y0+ k2 * x0
矩陣變現(xiàn)形式為：
兩個方向都錯切，公式為：
x = x0 + k1 * y0
y = k2 * x0 * y0
根據(jù)以上的矩陣表現(xiàn)方式，我們可以推出圖像的變換規(guī)律為：
Matrix
了解了各種變換原理后，我們來看下Matrix類，這是Android系統(tǒng)給我們提供的圖像變換矩陣類，打開源碼，我們可以看到這9個常量：
public static final int MSCALE_X = 0; //!< use with getValues/setValues
public static final int MSKEW_X = 1; //!< use with getValues/setValues
public static final int MTRANS_X = 2; //!< use with getValues/setValues
public static final int MSKEW_Y = 3; //!< use with getValues/setValues
public static final int MSCALE_Y = 4; //!< use with getValues/setValues
public static final int MTRANS_Y = 5; //!< use with getValues/setValues
public static final int MPERSP_0 = 6; //!< use with getValues/setValues
public static final int MPERSP_1 = 7; //!< use with getValues/setValues
public static final int MPERSP_2 = 8; //!< use with getValues/setValues
我們把它按3 * 3的矩陣形式排開，可以得到：
對比下剛才上面我們推導(dǎo)的矩陣表現(xiàn)形式，怎么樣，是不是更有感覺了，我們可以得到如下信息：
MTRANS_X、MTRANS_Y 決定了平移（Translate）
MSCALE_X、MSCALE_Y 決定了縮放（ Scale）
MSCALE_X、MSKEW_X、MSCALE_Y、MSKEW_Y 決定了旋轉(zhuǎn)（ Rotate）
MSKEW_X、MSKEW_Y 決定了錯切（ Skew）
其實圖像的變換操作無非就是對這個3 * 3的矩陣進行值的變化，而Matrix類只是幫我們封裝好了這些操作，讓我們無需關(guān)心細節(jié)，更加專注業(yè)務(wù)的實現(xiàn)，我們可以在Matrix中找到各操作對應(yīng)的調(diào)用方法：
簡單的看個小Demo：
上面分別對圖像進行了平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、錯切操作，貼一下核心代碼：
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setTranslate(50, 50);//x，y坐標(biāo)平移50像素
canvas.drawBitmap(mBitmap, matrix, null);
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setScale(2, 2);//x，y坐標(biāo)放大原來2倍
canvas.drawBitmap(mBitmap, matrix, null);
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setRotate(20);//x，y坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)20度
canvas.drawBitmap(mBitmap, matrix, null);
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setSkew(2, 2);//x，y坐標(biāo)按比例錯切平移2
canvas.drawBitmap(mBitmap, matrix, null);
當(dāng)然這些操作也是可以組合起來的，Matrix里提供了一系列的postXXX，preXXX方法：
其實就是線性代數(shù)中矩陣的左乘和右乘，由于矩陣的乘法是不滿足乘法交換律的，所以變換操作的執(zhí)行順序是對結(jié)果有影響的，繼續(xù)來個小Demo：
實現(xiàn)代碼：
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setTranslate(200, 200);
matrix.postScale(2, 2);
matrix.postRotate(20);
canvas.drawBitmap(mBitmap, matrix, null);
實現(xiàn)代碼：
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.setTranslate(200, 200);
matrix.preScale(2, 2);
matrix.preRotate(20);
canvas.drawBitmap(mBitmap, matrix, null);
簡單粗暴可以這樣理解：Matrix操作是一系列的任務(wù)存放在一個隊列里，pre是把當(dāng)前任務(wù)插入隊列前，post是插入隊列后，set則是清空隊列所有任務(wù)，再入隊。
這些看似很簡單很基礎(chǔ)的東西卻恰恰是最重要的，它可以創(chuàng)造出很多東西，比如圖片的自由手勢縮放，微博上面的自定義貼紙，美圖秀秀里的相框拼接等效果都離不開它。
源碼下載:
這里附上源碼地址（歡迎Star，歡迎Fork）：BeautyImageDemo
