2、虚拟相机与投影几何知识解析

虚拟相机与投影几何知识解析

1. 投影几何概念

投影几何的相关知识对理解视频帧的相机校准十分重要。下面介绍一些关键的投影几何概念。

1.1 投影空间
  • 维度为 $n$ 的投影空间记为 $\mathbb{RP}^n$,它是 $\mathbb{R}^{n + 1}$ 中所有过原点的直线的集合。
  • 投影空间中的点 $p \in \mathbb{RP}^n$ 是一个等价类 $p = (\lambda x_1, \lambda x_2, \ldots, \lambda x_{n + 1})$,其中 $\lambda \neq 0$。即 $p = (x_1, \ldots, x_{n + 1}) \equiv (\lambda x_1, \lambda x_2, \ldots, \lambda x_{n + 1}) = \lambda p$。
  • 投影空间 $\mathbb{RP}^n$ 可分解为两个集合:仿射空间 $\mathbb{R}^n$,即投影点乘以某个常数后 $x_{n + 1} = 1$ 的集合;以及理想点空间,其中 $x_{n + 1} = 0$。用数学表达式表示为:$\mathbb{RP}^n = {(x_1, \ldots, x_{n + 1}), x_{n + 1} \neq 0} \cup {(x_1, \ldots, x_n, 0)}$。
1.2 投影变换
  • 若函数 $T : \mathbb{RP}^n \to \mathbb{RP}^m$ 视为 $T : \mathbb{R}^{n + 1} \to \mathbb{R}^{m + 1}$
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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