平面点映射问题-透视变换

Unity学习笔记 球形全景图平面像素坐标与三维坐标系上的坐标之间的转换 本文将讲解如何通过球形全景图上的二维坐标通过换算得到三维坐标系上的三维坐标 阅读详情

实际问题:

在游戏项目的开发中恰好遇到了一个问题:需要将篮球比赛中球员和篮球的位置映射到一个2d的背景图上做一个沙盘效果展示。该2d的图片是手绘的带有透视的图,而沙盘上的球员以及篮球除了位置以外,本身的图形不带有透视。

因此正好需要用一个透视变换将原本球场中球员和篮球的位置变换到新的平面中。

其他相似问题:

游戏中透视相机成相、图像校正。

透视变换:

可以通过如下矩阵将平面a中的点u,v映射为平面b中的x,y

其中:

该矩阵就是我们需要的透视变换矩阵,至于为什么透视矩阵是这样的结构不在这里详细描述。本篇主要是应用透视变换解决实际开发的问题。

求解思路:

从上述头数变换中不难推出最终b平面的x,y和u,v的关系如下。

由于a11~a32一共有8个系数,所以我们需要8个方程组(4组坐标)来求解对应的系数。

假设4组坐标分别为

 

根据对应关系可以构建出如

【图像处理】透视变换 Perspective Transformation 透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping)。通用的变换公式为:u,v是原始图片左边,对应得到变换后的图片坐标x,y,其中。变换矩阵可以拆成4部分,表示线性变换,比如scaling,shearing和ratotion。用于平移,产生透视变换。所以可以理解成仿射等是透 阅读详情

相关推荐

基于OpenCV的图像透视变换详解(从理论到实现再到实践)

从图像透视变换理论讲起,到如何应用具体封装函数实现基本的透视变换,再到如何应用透视变换进行简单的实践。

m0_51653200的博客 3万+

图像畸变矫正——透视变换

图像畸变矫正——透视变换 由于相机制造精度以及组装工艺的偏差引入的畸变,或者由于照片拍摄时的角度、旋转、缩放等问题, 可能会导致原始图像的失真,如果要修复这些失真,我们可以通过透视变换,对图像进行畸变矫正。 透视变换的原理推导 透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane), 也称作投影映射(Projective Mapping)。透视变换的目的就是把现实中为直线的物体, 在图片上可能呈现为斜线, 通过透视变换转换成直线的变换。 仿

weixin_40163266的博客 1万+

图形学中的透视变换

************************* 点的透视投影 把P投影到视平面上一点(x*, y*),N是视点到视平面的距离。由相似三角形可得:    所以, (1) 注意这里的Pz **************************  直线的透视投影  设直线 p(t) 过点P,即 p(t)=P+t*(cx, cy, cz) 把 p(t) 点代入

u012702874的专栏 3566

OpenCv入门(二)——仿射变换和透视变换

为什么要图像重映射?我们可以把每个像素的位置重新映射到新的位置,这可用来创建图像特效,或者修正因镜片等原因导致的图像扭曲。 如何实现?使用OpenCv的remap函数,首先需要定义在重映射处理中使用的映射参数,然后把映射参数应用到输入图像。很明显,定义映射参数的方式将决定产生的效果。这里定义一个转换函数,在图像上创建波浪形效果: // 重映射图像,创建波浪形效果 void wave(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) { // 映射

Alkaid2000的博客 6121

getPerspectiveTransform通过4对点确认透视变换矩阵的原理分析

本文分析了OpenCV-Python中getPerspectiveTransform通过4对点确认透视变换矩阵的原理,有助于大家理解透视变换相关知识。

老猿Python 6215

GitLab教程(四):分支(branch)和合并(merge)

命令进行合并时,Git具备一定的智能自动化处理能力:如果一个分支仅修改了文件A,而另一个分支独立地修改了文件B,Git能够无缝整合这些更改,自动完成合并过程——即最终的代码既包含了对A文件的修改也包含了对B文件的修改。同样地,若两个分支虽然都修改了同一个文件,但涉及的是文件中互不重叠的部分,比如一个改动发生在第一行,另一个则在第二行,Git同样能巧妙地自动合并这些非冲突性修改。获取了远程分支的最新变化,或者当你想要合并本地的一个分支到当前分支时,就会用到这个命令。,默认会尝试合并远程分支到当前分支。

TracyCoder的博客 7885

彩虹期权定价

彩虹期权的定价较为复杂,因为它涉及多个标的资产的联合分布。蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation):通过模拟多个标的资产价格路径,计算期权的预期支付。解析近似方法:如马尔可夫链近似方法或多变量Black-Scholes公式的扩展。数值方法:如有限差分法或傅里叶变换法,适用于某些特定条件下的多资产期权定价。由于彩虹期权涉及多个标的资产,我们通常使用蒙特卡洛模拟来进行定价。接下来,我将演示如何使用Heston模型和蒙特卡洛模拟方法来定价彩虹期权。

智能科技前沿 1858

Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习(十八)——Y分支粒子群算法优化

组件优化是任何致力于开发高性能光子器件的设计过程的关键步骤。 此绝缘体上硅 Y 分支示例演示了适用于任意优化例程的通用组件形状参数化方法。 此示例中的算法是 Lumerical 的内置粒子群优化 (PSO),可通过用户界面轻松设置。 此外,建议的优化过程展示了如何将 varFDTD 与全 3D FDTD 求解器相结合,以显着减少优化时间,同时保持高精度。

weixin_45719141的博客 1万+

PCL 4PCS算法实现点云粗配准【2026最新版】

博客长期更新,本文最新更新时间为:2026年5月11日。

点云侠的博客 30万+

Linux ARM平台开发系列讲解(GMSL摄像头篇)1.2 MAX9296 GMSL链路配置

串行器 +解串器组成,软件需要做的就是写这三部分的驱动,让摄像头数据能到达。3. 配置解串器和串行器的GMSL链路。串行器和解串器上电成功之后,就可以配置。软件配置(注意软件只可以配置速率,2. 9296上电,使能芯片。的版本和速率,比如版本是配置。配置成功之后,就会出现串行器。的链路,其它同类型的。设备地址,我设置的是。...

DSMGUOGUO的博客 1万+

最佳RANSAC算法拟合矩形的实现(基于PCL库)

最佳RANSAC算法是一种常用的参数估计方法,用于从数据集中拟合出最佳的模型。在计算机视觉和图像处理领域,最佳RANSAC算法常用于拟合几何形状,如矩形。本文将详细介绍如何使用点云库(PCL)中的最佳RANSAC算法来拟合矩形,并提供相应的源代码。

JbPatch的博客 1542

AI在生物学领域的应用:基因序列分析和人工智能生物学

好的,非常感谢您提供的这个精彩的主题和详细的要求。我会全力以赴,遵循您的要求写一篇内容丰富、结构清晰、论述深入的专业技术文章。现在,就让我们开始这篇关于"AI在生物学领域的应用:基因序列分析和人工智能生物学"的博客文章吧! 1. 背景介绍 1.1 生物信息学的兴起

AI天才研究院 1415

SAPGUI 与 ADT 的时代分野:在多云架构下,谁还能代表现代 SAP 开发

摘要(149字) SAP开发工具正经历代际更迭:SAPGUI基于专有协议(NI/DIAG)的厚客户端架构难以适配多云环境,而ADT(ABAP Development Tools)通过HTTP(S)协议和Eclipse生态成为ABAP Cloud/RAP开发的唯一入口。关键差异体现在:ADT支持CDS、行为定义等云原生对象建模,天然对齐BTP的零信任网络;集成ATC、Git等DevOps工具链;而SAPGUI无法创建RAP核心对象,在跨平台、自动化方面存在硬限制。官方文档明确将ADT作为Clean Core战

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 390

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

上一篇: 方程组求解-高斯消元法
古月三齐
博客等级 码龄10年 67粉丝 22原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值