Computer Vision: Algorithms and Applications（学习笔记二）--geometric primitives

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于 2015-10-24 20:08:54 发布 · 2.2k 阅读

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#计算机视觉 #学习笔记 #几何基元

本文探讨了2D和3D几何基元，包括2D点、直线，3D点、平面和直线的表示方法。通过齐次坐标来简化变换计算，并解析了各种基元的自由度，例如2D点的自由度为2，3D平面的自由度为3。此外，解释了如何用最少的坐标数确定几何体在空间的位置。

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基本的几何基元包括：2D点、2D直线、3D点、3D平面和3D直线

2D几何基元

2D点：图像上的坐标点可以用一对数值表示这里写图片描述，或者：

也可以用齐次坐标这里写图片描述表示，即用高一维的坐标表示，可以将齐次矢量转换为非齐次矢量，这一过程叫做正常化处理。其中叫做增广矢量。

为什么需要进行齐次变换呢？举个例子，当我们需要对坐标点这里写图片描述进行仿射变换时，有平移、旋转、缩放的变换，其中平移是矩阵相加，而旋转是矩阵相乘，公式如下：

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