affine modle

// tttt.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include "opencv/cv.h"
#include "opencv/highgui.h"

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	IplImage *img1 = cvLoadImage("0.bmp",0);
	IplImage *img2 = cvLoadImage("1.bmp",0);
	IplImage *diff = cvCreateImage(cvGetSize(img1),8,1);
	cvSub(img1,img2,diff);
// 	cvScale(diff,diff,10);
	CvScalar err = cvSum(diff);
	cvShowImage("tewt",diff);
	CvMat *mat = cvCreateMat(6,1,CV_32FC1);
	int _grad[4];
	int _x[12];
	int _a[36];
	int _b[6];
	CvMat grad = cvMat(2,2,CV_32SC1,_grad);
	CvMat X = cvMat(6,2,CV_32SC1,_x);
	CvMat *tmp = cvCreateMat(6,2,CV_32SC1);
	CvMat A = cvMat(6,6,CV_32SC1,_a);
	CvMat B = cvMat(6,1,CV_32SC1,_b);
	cvSetZero(&A);
	cvSetZero(&B);

	uchar *p1 = img1->imageData+img1->widthStep;
	uchar *p2 = img2->imageData+img2->widthStep;
	for (int  i = 1 ; i < img1->height - 1 ; i++ , p1+=img1->widthStep , p2+=img2->widthStep)
	{
		for (int j = 1 ; j < img1->width - 1 ; j++)
		{

		}
	}

	cvWaitKey(0);
	return 0;
}

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
<think>好的,用户想了解HALCON中的`affine_trans_pixel`算法的详细信息,包括参数说明、使用方法和示例。首先,我需要回忆这个函数的作用和它在HALCON中的常见用途。根据之前的对话和提供的引用,用户可能已经对`affine_trans_pixel`和`affine_trans_point_2d`之间的区别有了一定的了解,特别是坐标系的差异。 用户提到的引用内容指出,`affine_trans_pixel`在变换前会减去0.5,变换后加上0.5,这与亚像素坐标处理有关。这可能是用户关注的重点之一。用户可能是在图像处理过程中遇到了坐标转换的问题,特别是在使用仿射变换时,需要精确控制像素位置,比如在模板匹配、图像配准或几何变换时。 接下来,我需要确定用户的具体需求。他们可能需要详细的参数解释,比如每个参数的类型、作用以及如何正确使用它们。此外,用户可能希望看到实际代码示例,以便在自己的项目中应用。另外,用户可能对何时使用`affine_trans_pixel`而不是`affine_trans_point_2d`感兴趣,特别是在不同的坐标系下如何选择正确的函数。 考虑到用户之前的问题是关于`get_generic_shape_model_result_object`的参数,他们可能正在处理形状匹配或目标检测任务,需要将匹配结果进行几何变换,这时候正确使用仿射变换函数就显得尤为重要。因此,在回答中需要强调这两个函数在坐标系上的差异,以及如何根据应用场景选择合适的方法。 我还需要检查HALCON的官方文档,确保参数的描述和示例代码的准确性。例如,`HomMat2D`是输入的齐次变换矩阵,通常由其他函数如`vector_angle_to_rigid`生成。输入坐标`Row`和`Column`是像素坐标,而输出`RowTrans`和`ColumnTrans`是变换后的坐标。需要注意的是,`affine_trans_pixel`适用于图像坐标系,原点在左上角像素的中心,而`affine_trans_point_2d`的原点在左上角第一个像素的中心,两者相差0.5个像素。 在示例部分,应该包括一个完整的代码流程,从创建变换矩阵到应用变换,并展示两种方法的不同结果。同时,需要解释代码中的关键步骤,比如如何通过匹配结果生成变换矩阵,以及如何处理多目标的情况。此外,引用中的信息需要整合到回答中,特别是关于坐标偏移的部分,以帮助用户理解背后的原理。 用户可能存在的潜在问题包括:为什么变换前后要加减0.5?这个偏移是如何影响实际应用的?在什么情况下应该使用像素坐标系而不是点坐标系?这些都需要在回答中详细说明,以确保用户不仅知道如何使用函数,还能理解其背后的数学原理和适用场景。 最后,需要总结两者的主要区别,帮助用户快速做出选择。同时,提供相关问题可以引导用户进一步探索,比如性能优化、与其他函数的配合使用,或者处理复杂变换时的注意事项。这有助于用户全面掌握`affine_trans_pixel`的应用,并解决实际项目中可能遇到的问题。</think>以下是关于HALCON中`affine_trans_pixel`函数的详细说明,结合其数学原理、参数解析和实际应用场景展开: --- ### **一、函数功能与坐标系定义** `affine_trans_pixel`用于对**像素坐标系**中的点进行仿射变换,其核心特点是**处理图像像素坐标的亚像素偏移问题**。 与`affine_trans_point_2d`的区别如下表: | 函数 | 坐标系原点 | 坐标单位 | 典型用途 | |------|------------|----------|----------| | `affine_trans_pixel` | 图像左上角第一个像素的**左上角** | 像素坐标(整数或亚像素) | 图像处理中几何变换的像素级操作 | | `affine_trans_point_2d` | 图像左上角第一个像素的**中心** | 物理坐标(毫米、英寸等) | CAD/CAM系统中的精确几何对齐 | 数学关系为: $$ \begin{cases} x = \text{Column} - 0.5 \\ y = \text{Row} - 0.5 \end{cases} $$ 其中$x,y$为`affine_trans_point_2d`的输入坐标[^1][^3]。 --- ### **二、参数说明** ```python affine_trans_pixel( HomMat2D, # 输入:齐次变换矩阵(2×3或3×3) Row, Column, # 输入:待变换的像素坐标(可多组) RowTrans, ColumnTrans # 输出:变换后的像素坐标 ) ``` #### **关键参数解析** 1. **`HomMat2D`** - 通过`hom_mat2d_identity`创建基础矩阵,或由`vector_angle_to_rigid`等函数生成 - 示例:匹配结果生成的变换矩阵 ```python find_shape_model(Image, ModelID, ..., Row, Column, Angle, HomMat2D) ``` 2. **`Row, Column`** - 输入坐标需遵循HALCON的像素坐标系规则: - **原点**:图像左上角第一个像素的左上角 - **范围**:`Row ∈ [0, Height-1]`, `Column ∈ [0, Width-1]` 3. **`RowTrans, ColumnTrans`** - 输出结果保持亚像素精度(浮点数),可直接用于绘制或几何计算 --- ### **三、核心数学原理** 函数内部执行流程: $$ \begin{aligned} \text{RowTrans} &= \text{HomMat2D}[0] \cdot (\text{Column} - 0.5) + \text{HomMat2D}[1] \cdot (\text{Row} - 0.5) + \text{HomMat2D}[2] \\ \text{ColumnTrans} &= \text{HomMat2D}[3] \cdot (\text{Column} - 0.5) + \text{HomMat2D}[4] \cdot (\text{Row} - 0.5) + \text{HomMat2D}[5] \end{aligned} $$ 该公式实现了**先转换为物理坐标系再应用变换**的过程[^1][^3]。 --- ### **四、使用示例** #### **场景:模板匹配后坐标变换** ```python * 创建模板并匹配 read_image (Image, 'chip.png') create_shape_model (Image, 'auto', 0, rad(360), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID) find_shape_model (Image, ModelID, 0, rad(360), 0.7, 0, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) * 生成齐次变换矩阵 vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, TargetRow, TargetColumn, TargetAngle, HomMat2D) * 变换单个像素点(如模板原点) affine_trans_pixel (HomMat2D, 0, 0, TransRow, TransCol) * 输出结果与TargetRow/TargetColumn一致(误差<1e-6) ``` #### **对比`affine_trans_pixel`与`affine_trans_point_2d`** ```python * 定义原始坐标(像素) Row := 100 Column := 200 * 使用affine_trans_pixel变换 affine_trans_pixel (HomMat2D, Row, Column, TransRow1, TransCol1) * 使用affine_trans_point_2d变换(需转换坐标系) X := Column - 0.5 Y := Row - 0.5 affine_trans_point_2d (HomMat2D, X, Y, TransX, TransY) TransRow2 := TransY + 0.5 TransCol2 := TransX + 0.5 * 验证一致性(应满足TransRow1≈TransRow2且TransCol1≈TransCol2) ``` --- ### **五、工程注意事项** 1. **亚像素精度对齐** 在视觉测量中,若直接使用`affine_trans_pixel`变换ROI区域坐标,需注意输出结果为亚像素值,建议配合`gen_rectangle2`或`paint_region`使用: ```python gen_rectangle2 (Rectangle, TransRow, TransCol, Angle, 50, 30) ``` 2. **多目标变换优化** 对多个匹配目标批量处理时,优先使用数组传递坐标: ```python * 假设Rows和Columns是数组 affine_trans_pixel (HomMat2D, Rows, Columns, TransRows, TransCols) ``` 3. **与`find_shape_model`的关联** `find_shape_model`返回的`Row`和`Column`已优化用于生成`HomMat2D`,可直接输入`affine_trans_pixel`[^2]。 --- ### **六、典型错误与调试** | 错误现象 | 原因分析 | 解决方案 | |---------|----------|----------| | 变换后坐标偏移0.5像素 | 混淆了`affine_trans_pixel`和`affine_trans_point_2d`的坐标系 | 统一使用一种函数处理所有坐标 | | 变换矩阵失效 | 未正确处理旋转中心或缩放参数 | 使用`hom_mat2d_invert`验证矩阵可逆性 | | 多目标结果错位 | 未按实例序号逐个处理 | 结合`ResultInstance`参数遍历匹配结果 | --- ### **七、扩展阅读** 1. **空间变异核估计** 在复杂图像变换(如运动模糊修复)中,可结合MANet等深度学习模型处理空间变异仿射变换[^4]。 ---
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