[科研] | 101级别解释 | 仿射变换

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于 2023-03-06 18:07:51 首次发布
博客主要提及了直觉解释，但未给出更多详细信息。

直觉解释

RussellHan
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CVPR‘24开源 | 通过3D GS进行整体城市3D场景理解！
3D视觉工坊
03-24 613
基于RGB图像的城市场景的整体理解是一个具有挑战性但重要的问题。它包括理解几何和外观，以实现新视图合成，解析语义标签，并跟踪移动物体。尽管取得了相当大的进展，但现有方法通常侧重于此任务的特定方面，并需要额外的输入，例如LiDAR扫描或手动注释的3D边界框。在本文中，我们介绍了一种利用3D高斯喷涂的新型管道，用于全面理解城市场景。我们的主要想法涉及使用静态和动态3D高斯的组合，通过物理约束对移动物体姿态进行正则化，从而联合优化几何、外观、语义和运动。
10、离散几何中的球体树构建与三维准仿射变换算法解析
w1x2y3的博客
09-11 12
本文深入探讨了离散几何中的球体树构建算法与三维准仿射变换（QAT）算法，分析了可逆算法与扩展算法在处理高分辨率3D数据时的性能差异，重点阐述了扩展算法在减少球体数量和控制误差方面的优势。同时，文章解析了QAT的数学定义、逆变换、周期性结构及收缩与膨胀算法的实现流程，并介绍了其在医学图像处理、机器人视觉等领域的应用。面对计算复杂度和参数选择等挑战，提出了并行计算、自适应调整和混合算法等优化策略，展望了多尺度处理与深度学习融合的未来发展方向，为高性能图像变换提供了理论支持和技术路径。
《动手做科研 》| 04. 科研入门必备的PyTorch 基础知识
qq_44157835的博客
07-30 968
什么是PyTorch？我们如何用PyTorch快速实现一个完整的神经网络训练流程？ 首先阅读官方 Pytorch 教程，然后将完成有关张量 (Tensor)、Autograd、神经网络和分类器训练/评估的练习。有些问题会要求实现几行代码，而其他问题会要求猜测操作的输出是什么，或者识别代码的问题。强烈建议您在参考解决方案中查找问题之前先亲自尝试这些问题。
齐次坐标与射影变换解析
z4a5b6的博客
09-14 674
本文介绍了齐次坐标的基本概念，解释了其在射影变换中的线性表示作用，并深入探讨了为何在机器人技术中广泛使用齐次坐标来描述机械臂的运动学。通过将旋转和平移统一为4×4变换矩阵，简化了三维空间中的姿态变换计算。
77、基于OBBTree的多仿射对数恶魔算法实现几何感知多尺度图像配准
t1u2v的博客
07-09 122
本文提出了一种基于OBBTree的多仿射对数恶魔算法（OBB-LD），实现几何感知的多尺度医学图像配准。针对传统方法在骨科图像配准中的局限性，该方法通过融合局部仿射变换和解剖学感知的分层结构，显著提升了标准恶魔算法的鲁棒性和可重复性。实验表明，在合理尺度下，新方法能够以极低的自由度达到与标准算法相近的配准精度，并通过层次PCA分析实现了形状特征的清晰划分。此外，该方法为树状数据对象分析、稀疏性强制及与其他先进技术融合提供了潜在研究方向，展现出广阔的应用前景。
深度学习中的流模型：可逆变换与Jacobian行列式体积变化计算详解
zuiyuelong的博客
08-02 1016
在人工智能领域，深度学习已经彻底改变了我们处理复杂数据的方式。特别是在无监督学习场景中，深度学习模型展现出了惊人的数据理解和生成能力。无监督学习不需要预先标注的数据标签，而是直接从数据本身发现潜在的结构和模式，这一特性使其在数据标注成本高昂或标签获取困难的领域具有独特优势。
深度好文 | 超全SLAM技术及应用介绍
3D视觉工坊
04-18 7380
本文由图像处理知识库整理SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Locali...
cvpr2020 | 图像增强与恢复论文盘点
u014546828的博客
07-29 5453
cvpr2020 | 图像增强与恢复论文盘点 [转自] https://www.cnblogs.com/yijun009/p/13223175.html 有论文题目、代码和摘要，参考https://blog.youkuaiyun.com/moxibingdao/article/details/107054319，机翻，介意勿看。 图像与视频增强（Image&Video Enhancement） 零参考深度曲线估计用于低照度图像增强 [1].Zero-Reference Deep Curve E.
深度学习 | pytorch（二）
qq_44250700的博客
09-03 3787
十、基本运算 1、加减乘除add / minus / multiply / divid 2、matmul （1）2d tensor matmul （2）>2d tensor matmul 3、矩阵次方 ①.pow(阶数) ②平方根 .sqrt() ③平方根的倒数 .rsqrt() 4、对数运算 ①.exp() ②.log(以谁为底) 5、近似解 approximation ①向下取整 .floor() ②向上取整 .ceil() ③裁剪浮点数的整数部分 .trunc() ④裁剪浮点数的小数部分 .frac(
使用MATLAB读取、加载和可视化点云，并对数据进行下采样和去噪的预处理、应用仿射变换，如平移和旋转研究（Matlab代码实现）
10-10
使用MATLAB读取、加载和可视化点云，并对数据进行下采样和去噪的预处理、应用仿射变换，如平移和旋转研究（Matlab代码实现） 使用场景及目标：①掌握MATLAB中点云工具箱的使用方法，实现点云数据的导入与可视化；②...
基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码.rar
11-07
通过学习和理解这段MATLAB代码，读者不仅可以掌握仿射变换的基本原理，还能深入到图像处理的细节，例如像素级别的操作和图像的数学表示。这对于进行更复杂的图像处理任务，如图像加密、图像压缩和图像分析，都将打下...
QT属性动画--设置样式属性(其他属性)
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lizequan的博客
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这里写自定义目录标题故事背景遇到的问题解决过程最终方法感悟 故事背景   最近在制作一个按钮切换的动画特效中接触了属性动画这部分内容，并由此产生了一些思考。 遇到的问题 解决过程 最终方法 感悟 ...
Volatile的其他特性
我想月薪过万的博客
03-03 13万+
2.1 volatile总体概览 在上一节中，我们已经研究完了volatile可以实现并发下共享变量的可见性，volatile除了保证可见性外，volatile还具备如下一些突出的特性： volatile的原子性问题：volatile不能保证原子性操作 禁止指令重排序：volatile可以防止指令重排序操作 2.2 volatile不保证原子性 2.3 代码测试 package Ls; /** * 目标：研究Volatile的原子性操作 * <p> * 基本观点：V.
【安卓基础】Android直接通过路径来操作其他应用的私有目录，可以吗？
m0_48179608的博客
03-02 9206
在上篇文章[【安卓基础】一文搞懂Android历代版本文件访问权限变化](https://blog.youkuaiyun.com/m0_48179608/article/details/122838494)我们对同一个应用的的文件访问权限做了比较。 那么不同应用之间文件访问又有什么限制呢？我们准备分二到三篇文件来阐述。 这篇文章，主要来看下不同系统版本下，我们直接通过路径来访问其它应用的**内部存储、外部存储私有目录**，看看能不能访问以及不同系统版本的区别。
Silane-PEG-NHS，SIL-PEG-NHS，可以用来修饰蛋白质、多肽以及其他活性基团，NHS-PEG-Silane
qq_39152602的博客
03-03 13万+
英文名称：Silane-PEG-NHS 中文名称：硅烷-聚乙二醇-活性酯 分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制） 质量控制：95%+ 存储条件：-20°C，避光，避湿 用 途：仅供科研实验使用，不用于诊治 外观: 固体或粘性液体，取决于分子量 注意事项：取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干 溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 取用：现配现用，将包装从冰箱中取出，置于干燥器中缓慢升至室温，打开瓶盖，取用。取用.
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
皮埃尔的博客
03-03 13万+
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）
01-01
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了加权多尺度字典学习模型（WMSDL）在轴承故障诊断中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术，能够有效提取轴承振动信号中的故障特征，提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤，展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时，文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集，包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法；②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断；③结合实际工程数据复现算法，提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节，同时可参考文中提到的其他相关技术（如VMD、CNN、BILSTM等）进行对比实验与算法优化。
MoviePilot-V2企微通知教程[可运行源码]
01-01
本文详细介绍了如何配置MoviePilot-V2（简称mpv2）的企业微信（企微）通知服务。教程从准备工作开始，包括云服务器和NAS的选择，接着详细讲解了群晖安装frpc客户端、服务器端安装frps和nginx的步骤，并提供了具体的配置示例。此外，文章还涵盖了企微相关的配置，包括API设置和mpv2后台的配置，确保用户能够顺利完成通知服务的搭建。最后，作者提醒了一些注意事项，如端口开放和配置细节，以确保服务的正常运行。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的电力系统负荷预测与电价预测方法，并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力负荷和市场价格进行建模与预测，涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果分析等关键步骤。该方法适用于处理非线性、时变性强的电力系统数据，能够有效提升预测精度，为电网调度、能源管理和市场运营提供决策支持。此外，文档还展示了多个相关研究方向和技术应用案例，突出神经网络在智能电网领域的广泛适用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷与电价预测任务；②作为科研项目或毕业论文的技术参考，复现并改进预测模型；③结合实际数据开展预测算法优化研究，提升预测准确性与鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注神经网络结构设计、参数调优与预测性能评估部分，同时可参考文档中列出的其他AI技术应用案例拓展研究思路。
自仿射面’
03-17
### 自仿射面的数学定义 自仿射面是一种基于分形几何的概念，通常用于描述具有特定尺度不变性的表面结构。其核心特性在于局部形状在不同尺度下保持相似性，但这种相似性并不严格遵循严格的自相似性（self-similarity），而是通过仿射变换来维持。 #### 数学表达 假设一个二维表面上的高度 \( z(x, y) \) 是由随机过程生成的，则该表面被称为自仿射面当且仅当满足以下条件： \[ z(\lambda x, \lambda y) = \lambda^H z(x, y), \] 其中 \( H \) 被称为 Hurst 参数或粗糙度指数[^5]。此参数决定了表面的光滑程度：\( H \to 1 \) 表示更平滑的表面，而 \( H \to 0 \) 则表示更加粗糙的表面。 --- ### 应用场景 自仿射面广泛应用于自然科学和工程领域中的复杂系统建模。以下是几个典型的应用案例： #### 1. 地质科学中的地形模拟 地质学家利用自仿射面理论研究地球表面形态的变化规律。例如，在山脉形成过程中，侵蚀作用会逐渐改变山体高度分布，这些变化可以用自仿射模型精确刻画。 #### 2. 材料科学研究 材料科学家关注纳米级至宏观级别的物质表面性质。对于某些多孔介质或者涂层材料而言，它们表现出显著的自仿射特征。通过对这类样品进行扫描电子显微镜(SEM)成像分析可以揭示内部微观结构如何影响整体性能[^3]。 #### 3. 计算机图形学与虚拟现实技术 为了创建逼真的自然景观效果，计算机图形设计师经常采用基于分数布朗运动(FBM)算法生成的三维自仿射曲面作为基础素材之一。这种方法不仅能够快速渲染大规模环境细节，而且还能有效控制视觉质量与计算成本之间的平衡关系[^2]。 #### 4. 图像处理与模式识别 在图像压缩编码以及目标检测等方面也有重要用途。比如指纹验证系统就需要考虑手指皮肤纹理所呈现出来的周期性和方向性特点；同样道理也适用于其他生物认证手段如虹膜扫描等等[^1]。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def generate_self_affine_surface(size=256, hurst_exponent=0.8): """Generate a self-affine surface using fractional Brownian motion.""" freqs = np.fft.fftfreq(size).reshape(-1, 1) kx, ky = np.meshgrid(freqs, freqs) spectrum = (kx ** 2 + ky ** 2)**(-(hurst_exponent + 1)/2.) spectrum[0, 0] = 0. phase = np.random.randn(*spectrum.shape) * 2j * np.pi fourier_coefficients = np.sqrt(spectrum) * np.exp(phase) height_map = np.real(np.fft.ifft2(fourier_coefficients)) return height_map surface = generate_self_affine_surface() plt.imshow(surface, cmap='terrain') plt.colorbar(label="Height") plt.title("Self-Affine Surface Visualization") plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何使用 Python 和 NumPy 构造一个简单的自仿射表面，并将其可视化为地形图形式。 --- ### 结语 综上所述，无论是从理论上探讨还是实际操作层面来看，理解并掌握有关于自仿射面的知识都是非常有意义的一件事情。它不仅可以帮助我们更好地认识自然界中存在的各种现象背后隐藏着怎样的数学逻辑，同时也为我们解决现实生活当中遇到的技术难题提供了新的思路和技术方法支持。
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