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

本文详细介绍了2D变换,包括平移、欧氏变换、相似变换、仿射变换和投影变换,并探讨了这些变换如何应用于直线方程。接着,文章深入3D变换,讨论了3D旋转的不同表示方法,如欧拉角、轴/角和单位四元组。最后,阐述了3D到2D投影的几种类型,如正交投影、归一化正交投影、类透视投影和透视投影,以及它们在计算上的实现方法。

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2D变换

这里写图片描述

平移变换(translation):对于2D基元的平移变换为:
这里写图片描述

其中这里写图片描述为2×2的单位矩阵,则公式可理解为对于坐标点这里写图片描述的加减变换:
这里写图片描述

为满足两端的变量的齐次性,也可写作:
这里写图片描述

欧氏变换(Euclidean):在平移变换的基础上加上旋转:
这里写图片描述这里写图片描述

其中R维护正交矩阵,即满足

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