仿射变换的名字

原创 已于 2022-03-06 21:22:49 修改 · 81 阅读 · 0 ·
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于 2021-12-30 14:54:01 首次发布
本文探讨了仿射变换在计算机视觉中的关键应用，着重于af表征的朝向概念，并解释了fine边界处理在图像处理中的作用。

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在这里插入图片描述在这里插入图片描述affine  仿射变换：af表朝向，fine是边界的意思affine \ \ 仿射变换：af 表朝向，fine是边界的意思affine  仿射变换：af表朝向，fine是边界的意思
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C++-矩阵运算-Eigen-几何矩阵变换-常见几何参数求解-平移-缩放-旋转-仿射变换-垂足-面积-周长-方向角-按目标点和距离移动当前点
插件开发
11-28 1359
Affine Transformation是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”（译注：straightness，即变换后直线还是直线不会打弯，圆弧还是圆弧）和“平行性”（译注：parallelness，其实是指保二维图形间的相对位置关系不变，平行线还是平行线，相交直线的交角不变。三维计算中，绕任意轴旋转，而创建的旋转矩阵，这个轴的定义起点是原点，结束点是向量的构造点。从原始坐标系，复合各种变换，最终形成一个统一的变换矩阵。以下代码实际测试，可以运行。以下代码实际测试，可以运行。
仿射空间与仿射变换
TMS_LI的专栏
02-09 1036
仿射空间与仿射变换 一个简单的几何问题 已知AC∥BD∥FEAC \parallel BD \parallel FEAC∥BD∥FE 另外AC,BD,AF,FB长度分别为n,m,a,b，求FE的长度. 求解： 作辅助线CB交于EF于点G 在△ABC\triangle{ABC}△ABC与△DBC\triangle{DBC}△DBC中， 根据三角形相似，容易求得 GF=n⋅ba+b GF = n \cdot \frac{b}{a+b} GF=n⋅a+bb​ GE=m⋅aa+b GE = m \cdot \f.
java仿射变换解密,仿射变换与加密
weixin_39793564的博客
03-15 811
前言：摘抄自wiki的关于仿射变换的定义：仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。一个对向量平移，与旋转放大缩小的仿射映射为 【1】1、移位加密：比方说：把字母表全部向右循环移1位，也就是A变成B，B变成C，... ，Z变成A。用数学一点的术语我觉得所谓“移位”就是映射吧。那么我们可以写出通解公式，——现在是已知明文和加密步骤，...
仿射变换与加密
banejiao9159的博客
02-10 1339
仿射变换与加密 前言： 摘抄自wiki的关于仿射变换的定义： http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%BF%E5%B0%84%E5%8F%98%E6%8D%A2 　　仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性...
仿射变换和透视变换的区别
weixin_38406982的博客
07-11 787
一、基础知识铺垫 假设在二维平面上的任意点坐标为，经过变换后得到点 1、图像缩放 变换矩阵： 则有： 得到： 这个变换只作用于对应的分量上，可知变换矩阵正对角线(左上到右下)为缩放因子。 2、图像旋转 变换矩阵： 则有： 得到： 可见原本轴维度上的分量变换到维度上的分量，原本轴维度上的分量变换到维度上的分量。可知变换矩阵反对角线(右上到左下)为旋转因子。 3、图像错切 水平错切 变换矩阵： 则有： ...
仿射变换与齐次坐标
liangjiubujiu的博客
06-08 4200
仿射变换与齐次坐标October 12, 2011gcchengLeave a commentGo to comments仿射变换（Affine Transformation）和齐次坐标系（Homogeneous Coordinate)是计算机图形学中经常碰到的基本概念。这篇文章主要讲述什么是仿射变换和齐次坐标系，以及在图形系统中为什么要是用它们。不求全面，只为自己学习理解。仿射变换其实是另外两种...
仿射变换详解 warpAffine
q123456789098的专栏
11-25 2万+
今天遇到一个问题是关于仿射变换的，但是由于没有将仿射变换的具体原理型明白，看别人的代码看的很费解，最后终于在师兄的帮助下将原理弄明白了，我觉得最重要的是理解仿射变换可以看成是几种简单变换的复合实现， 具体实现形式即将几种简单变换的变换矩阵M相乘，这样就很容易理解啦   定义：仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可
OpenCV精进之路（七）：图像变换——重映射与仿射变换
YBAdiam的博客
04-08 386
重映射 重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程。 用一个数学公式来表示就是： 其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。 在OpenCV中，用的是remap函数实现重映射。 基本重映射 #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #i...
OpenCV 重映射与仿射变换
m0_37302966的博客
08-24 682
OpenCV 重映射与仿射变换
python+opencv实现多张图像的仿射变换
weixin_45832156的博客
11-15 671
python+opencv实现多张图像的仿射变换 步骤： 1.导入opencv、numpy、os 2.把所要处理的图像放在一个文件中，然后用os.listdir(‘文件目录’)读取该文件夹目录下的所有图片的名字，然后通过字符串连接将图片的完整路径加进去即可。 3.关键在于仿射矩阵的获取，首先在原图像和目标图像各选三个点 4.通过cv2.getAffineTransform（）得到仿射矩阵M 5.通过cv2.warpAffine（img，M,(width,height),boderValue(255,255,
平面仿射变换矩阵理论深度解析
- 仿射变换是一种数学上的概念，它是一种二维或三维空间的线性变换，但与线性变换不同的是，仿射变换可以包括平移。 - 仿射变换通过矩阵乘法来实现，对于二维空间，可以表示为一个2x3的矩阵乘以一个齐次坐标向量。...
仿射变换估计的KLT特征跟踪技术解析
由于只提供了"affineklt-main"一个文件名称，我们无法得知更详细的内容，但这个名字暗示了该压缩文件中可能包含了实现仿射变换估计的KLT特征跟踪的核心代码文件。 **总结** 这个项目为计算机视觉领域的研究者和...
latex tips 偏导数符号 单词partial+倒三角 \nabla
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\iint_{D}f(x,y)dxdy ∬Df(x,y)dxdy\iint_{D}f(x,y)dxdy ∬D​f(x,y)dxdy \iiint_{\Omega}f(x,y,z)dxdydz ∭Ωf(x,y,z)dxdydz\iiint_{\Omega}f(x,y,z)dxdydz ∭Ω​f(x,y,z)dxdydz
博弈论：帕累托最优与纳什均衡的联系和区别
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囚徒困境中，(C,C)为纳什均衡，其他为帕累托最优囚徒困境中，(C,C)为纳什均衡，其他为帕累托最优囚徒困境中，(C,C)为纳什均衡，其他为帕累托最优 帕累脱最优（特点：不能损害对手的利益） 帕累托改进 如果对某一种方案而言，存在着一种调整策略，使得原方案经过调整后，能让至少一个人受益的同时不让任何人受到损失，那么这种调整策略就称为帕累托改进。 帕累托最优 找不到任何的帕累托改进的余地，我们就说这个方案达到了帕累托最优。这意味着，帕累托最优的局面是所有人都满意的整体有利的方案。在这种情形下，如果某些人还想.
latex tips ：Q.E.D，证明的结束符( □ )
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□\square□ \square Q.E.D出现在数学证明末尾，代表证明的结束符( □ )
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∣x∣\left| x \right|∣x∣ ∥x∥\left\| x \right\|∥x∥
WIN TO GO (WTG)：windows装入U盘 windows安装到u盘+拔出U盘强制关机蓝屏处理(win10)
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博弈论：子博弈精炼均衡(子博弈都是纳什均衡，比纳什均衡更强的概念)
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扩展型转化为正则型 但是不是完全等价的，⇒但是不是完全等价的，\Rightarrow但是不是完全等价的，⇒ 扩展性博弈的纳什均衡 完美信息博弈存在纯策略纳什均衡完美信息博弈存在纯策略纳什均衡完美信息博弈存在纯策略纳什均衡 不绿的是弱一点的纳什均衡，但是用矩阵并不好解释不绿的是弱一点的纳什均衡，但是用矩阵并不好解释不绿的是弱一点的纳什均衡，但是用矩阵并不好解释 子博弈精炼均衡 子博弈：博弈树中的子树子博弈精炼均衡：子博弈都是纳什均衡，比纳什均衡更强的概念 子博弈：博弈树中的子树\\ 子博弈精炼均衡：子博弈
仿射变换实现全景映射
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03-02
### 使用仿射变换进行全景图映射 在计算机视觉领域，`cv2.getAffineTransform()` 函数是图像几何变换的基础工具之一[^1]。该函数可以通过三个对应点计算仿射变换矩阵，并将源图像映射到目标图像。这使得仿射变换...
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