Affine Transform&Projection

【图像处理】 仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformation) 1.齐次坐标系;2.仿射变换(Affine Transformation)的原理;3.OpenCV中的仿射变换与应用;4.透视变换(Perspective Transformation)的原理;5.OpenCV中的透视变换与应用 阅读详情

1. Affine Transform 仿射变换

放射变换(又称仿射映射):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,变换到另一个向量空间。

eg:对向量 \vec{x}  平移 \vec{b} ,与旋转缩放矩阵 A 的仿射变换为

\vec{y} = A \vec{x} + \vec{b}.

在齐次坐标上,也可以表示为

\begin{bmatrix} \vec{y} \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} A & \vec{b} \ \\ 0, \ldots, 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \vec{x} \\ 1 \end{bmatrix}

收缩平移仿射映射可以制造具有自相似性的分形。


2. Projection 投影

投影:从向量空间映射到自身的一种线性变换(将整个向量空间映射到它的其中一个子空间,并且在这个子空间中是恒等变换)。

eg:假设阳光是沿着同一个方向(比如说垂直于地面的角度)照射而来,大地是严格的平面,那么对于任何一个物体,它的位置可以用向量(x, y, z)来表示,而这个物体在阳光下对着一个影子,也就是(x, y, 0),这样的一个变换就是投影变幻,它将三维空间中的向量(x, y, z)投影到向量(x, y, 0)。

变换矩阵可以表示为

 P = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\  0 & 1 & 0 \\  0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

对任意一个向量(x, y, z),矩阵P的作用是:

 P \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}x \\ y \\  0 \end{pmatrix}


对affine transform和projection最简单形象的理解为前者为对向量vector进行旋转,缩放,平移等操作;后者则是将多维空间映射到其子空间中。

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在仿射变换过程中,目标图像中的像素可能对应源图像中非整数坐标的点,因此需要使用插值方法(如最近邻插值、双线性插值或双三次插值)来计算这些点的像素值。:如果需要执行多个变换,变换的顺序会影响最终结果。例如,旋转后再平移和先平移后旋转的结果是不一样的。仿射变换是图像处理中的一种基本操作,通过线性变换和平移实现图像的几何变换。仿射变换在计算机视觉和图像处理中的应用非常广泛,比如在图像配准、目标检测、图像增强等领域中都可以看到仿射变换的身影。:仿射变换可能导致图像的一部分移出图像边界,或者图像空白区域增加。

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如果想成为中心,那么就到中心去吧。 1411
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Ruby_nian
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