旋转插值运算

// 摘要:
//     Creates a rotation with the specified forward and upwards directions.
//
// 参数:
//   forward:
//     The direction to look in.
//
//   upwards:
//     The vector that defines in which direction up is.

例子:

using UnityEngine;
using System.Collections;
/*
* 
*/
public class ExampleClass : MonoBehaviour {
    public Transform player;
    public Transform target;
    void Update() {
          Vector3 relativePos = target.position - player.position;
          //relativePos.y = 0;//player物体朝向target物体时默认y轴会有倾斜,如果不想倾斜,可设置y轴坐标为0
          player.rotation = Quaternion.LookRotation(relativePos);
    }
}

**仅仅使用Quaternion中的LookRotation方法,可以使当前物体在一瞬间就朝向目标物体。假使要物体慢慢旋转朝向目标物体,就需要再加上插值运算:

Quaternion.Lerp或者Quaternion.Slerp

using UnityEngine;
using System.Collections;

public class ExampleClass : MonoBehaviour {
  
旋转插值是图像旋转操作中的重要环节,其原理、应用及实现方法如下: ### 原理 图像旋转是将图像按一定角度旋转旋转后计算出的坐标往往不是整数,因此需要进行插值处理。反向映射是从旋转后的图像出发,寻找原图中对应的灰度值,由于原图中对应点的坐标不一定是整数,所以要对其周围点的灰度值进行插值运算来获得该点灰度值并赋予旋转后的图像。双线性插值是常用的插值方法之一,在大多数通用图像处理应用中是不可或缺的工具,但在医学成像或卫星图像处理等高端场景中可能并非最优选择 [^1][^3][^4]。 ### 应用 尽管双线性插值在某些高端图像处理场景中可能不是最优选择,但它在大多数通用图像处理应用中是不可或缺的工具 [^3]。 ### 实现方法 - **插值方法选择**:常用的插值方法有最近邻插值法、线性插值法和样条插值法。其中,最近邻插值速度快但效果差;双线性插值法效果较好,速度也还可以 [^1]。 - **旋转思路选择**:旋转有正旋转和反旋转两种思路。正旋转是从原图坐标变换到旋转后的坐标,但会出现空穴问题;反旋转是从旋转后的坐标变换到原图坐标,可利用原图像素之间的关系来插值解决空穴问题。反旋转公式为:$i = i' * \cos{\alpha} + j' * \sin{\alpha}$,$j = -i' * \sin{\alpha} + j' * \cos{\alpha}$,使用时需用新变量接受结果值,避免相互影响导致图像拉伸,最后要把轴心点移动回去 [^2]。 - **代码实现示例**:以下是实现无Crop版本图像旋转的代码示例: ```python import numpy as np import cv2 as cv src = cv.imread('your_image.jpg') # 请替换为实际的图像路径 h, w, c = src.shape M = np.zeros((2, 3), dtype=np.float32) alpha = np.cos(np.pi / 4.0) beta = np.sin(np.pi / 4.0) print("alpha:", alpha) # 初始旋转矩阵 M[0, 0] = alpha M[1, 1] = alpha M[0, 1] = beta M[1, 0] = -beta cx = w / 2 cy = h / 2 tx = (1 - alpha) * cx - beta * cy ty = beta * cx + (1 - alpha) * cy M[0, 2] = tx M[1, 2] = ty # 重新计算旋转后的图像大小 bound_w = int(h * np.abs(beta) + w * np.abs(alpha)) bound_h = int(h * np.abs(alpha) + w * np.abs(beta)) # 添加中心位置迁移 M[0, 2] += bound_w / 2 - cx M[1, 2] += bound_h / 2 - cy dst = cv.warpAffine(src, M, (bound_w, bound_h)) cv.imshow("rotate without cropping", dst) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ```
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