opencv3 7.3 重映射 仿射变换

本文深入探讨了图像处理中重映射的概念,包括如何使用remap函数实现像素坐标的重定位,以及仿射变换的原理,解释了线性变换和平移如何保持图像的平直性和平行性。

重映射的概念

将一幅图像某位置的像素放置到另外一幅图像的指定位置上,需要对非整数像素坐标重映射来表达每个像素的新位置。
g(x,y)=f(h(x,y));

实现重映射 remap()函数

dst(x,y)=src(map1(x,y),map2(x,y));
remap函数原型和参数:

  1. 参数1 Mat src 源图像

  2. 参数2 Mat dst 存放调用函数之后的运算结果

  3. 参数3 Map map1 有两种可能的表示对象
    ——表示点(x,y)的第一个映射
    ——表示CV_16SC2,CV_32FC1,CV_32FC2类型的X值

  4. 参数4 map2 同3也有两种可能
    ——若map1表示(x,y)时,map2不表示任何东西;
    ——表示CV_16SC2,CV_32FC1,CV_32FC2类型的Y值

  5. 参数5 int interpolation 插值方式,有:
    INTER_NEAREST;INTER_LINEAR;INTER_CUBIC;INTER_LANCZOS4.

  6. 参数6 int borderMode 边界模式,有默认值 BORDER_CCONSTANT 表示目标图像中的“离群点”的像素值不会被函数修改。

  7. 参数7 const Scalar& borderValue 有常数边界值时使用的值,有默认值Scalar(),即默认值0;

仿射变换

仿射变换的概念
Affine Map
一个向量空间经过一次线性变换和一次平移,变换成为另外一个向量空间的过程,过程中保持了二维图形的平直性和平行性。
一个任意的仿射变换都可以转换成乘以一个矩阵,再加上一个向量

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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