计算机视觉 图像形成 几何图形和变换 2D变换

最新推荐文章于 2024-08-16 10:01:19 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 人工智能 几何图形和变换 2D变换
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124869776
本文深入探讨2D变换，包括平移、旋转与平移组合、缩放旋转、仿射变换和透视变换。介绍了各种变换的矩阵表示法，如平移矩阵、旋转矩阵和仿射变换矩阵。此外，还提到了2D变换的层次结构，以及它们在机器人学和计算机视觉中的应用。

一、2D变换

        在上一节，在定义了我们的基本概念之后，我们现在可以将注意力转向如何转换它们。最简单的转换发生在 2D 平面中，如下图所示。

基本的 2D 平面变换

1、平移(Translation)

         二维平移可以写成

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计算机视觉 图像形成 几何图形和变换
学以致用 知行合一
05-20 1295
在分析和处理图像之前，需要建立一个描述场景几何形状的词汇表。还需要了解在给定一组光照条件、场景几何、表面特性和相机光学器件的情况下产生特定图像的图像形成过程。同时了解图像形成过程的简化模型。 首先了解基本几何图元（点、线和平面）以及将这些 3D 量投影到 2D 图像特征的几何变换（图1-a）。 然后再了解光照、表面属性（图1-b）和相机光学（图1-c）如何相互作用以产生落在图像传感器上的颜色值。继而知道连续彩色图像如何在图像传感器内部转换为离散数字样本（图 1-d），以及如何避免（或至......
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现在我们知道如何表示2D和3D几何图元以及如何在空间上转换它们，我们需要指定如何将 3D图元投影到图像平面上。 我们可以使用线性3D到2D投影矩阵来做到这一点。最简单的模型是正交法，它不需要除法就可以得到最终的（不均匀的）结果。更常用的模型是透视，因为它更准确地模拟了真实相机的行为。 正交投影只是简单地丢弃三维坐标的分量以获得 2D 点。（在这里使用表示 3D 点，使用表示 2D 点。）这可以写成，如果我们使用齐次（投影）坐标，我们可以写，即，我们删除分量但保留分量。正交法是长焦（望远）镜头和
【计算机视觉】图像变换方法（边缘检测算子、霍夫变换、重映射、放射变换与直方图均衡化）
小賀のBlog
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计算机图形学 实验六 2D图形变换
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计算机视觉2D几何基元及其变换介绍和OpenCV WarpPerspective源码分析
bandilan2400的博客
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《计算机视觉技术与应用》-----第四章 图像变换
CREATED BY RICK.
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niaxiapia的博客
06-21 406
现代计算机图形学01---2D变换
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学以致用 知行合一
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迦小叶的博客
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