Duanxx的图像处理学习： 图像变换 三维变换及其齐次坐标表示

在<Duanxx的图像处理学习:透视变换(一)>中简要的说明了透视变化的算法,这里再进一步的对透视变换做说明. 基于前面的说明,可以很容易发现, 一个变换矩阵有如下你的分区特性: 一般来说,我有一个三维变换矩阵如下: 矩阵中的元素(p , q , r)取非全0时,能产生透视效果 一.一点透视 来看下面一张图: 现在是以z轴上的一点(0,0,d,1)为投影中心,计算P(x,y,z,1)点在XOY平面上的透视投影. 那么,现在很容易知道: 即: 这里取: 那么变换矩阵T,就为: 结果的其次坐标表示

我们常见的坐标系是笛卡尔坐标系,也就是在<Duanxx的图像处理学习:透视变换(一)>中提到的世界坐标系. 而从观察这的角度来看的话,就是<Duanxx的图像处理学习:透视变换(一)>中提到的摄像头坐标系. 在观察者坐标系(摄像头坐标系)中,我们一般以观察者(或者叫做视点)为观察者坐标系的原点,以观察点到物体的方向为z轴,以向左且与z轴垂直的方向为x轴,与x轴和y轴垂直向上的方向作为y轴,构成观察者坐标系. 因为本文所有的操作都是基于<Duanxx的图像处理学习:图像变换 三

当人用眼睛看事物的时候,会感觉到近处的东西是比远处的东西要大一些的,通俗的说,这就是透视. 总的来说,透视变换是将3D的世界转换到2D图像上的一种手段,人的视觉系统和摄像头视觉系统也是基于这一工作原理. 对透视变化的研究,就是要搞明白,为什么我们看到的东西会近处大而远处的小. 一 参考系 透视变换最主要是用于测量,因此在说明透视变换之前,有必要说明一下参考系的问题. 为了有效的分析3D世界,下面五种参考系是必要的: 1.        对象参考系(Object) 有时候也叫做本地参考系(Loca

接着上一篇进行,上一篇为: Nani_xiao的图像处理学习笔记:透视变换(一) 这里采用一点透视投影 X 方向校正 图2 是透视投影的灭点原理图.在不考虑其他畸变的情况下,边ab 和边cd 平行于X 轴, 而边ac 和边bd 则和X 轴成一定的夹角.根据a .b .c .d 点的图像坐标,可以求出透视投影的灭点e 的坐标(mx , my)(在图像坐标系下). 然后根据透视缩小效应, 对其进行反运算, 进行X 方向的校正.在X 方向的校正中, 可以选择图像高度(0- H - 1)任意一条水平线的

所谓三维变换,其实是在二维平面上产生三维的视觉效果.前面老周简单提了一下透视效果,如果透视效果不能满需求,那可以考虑用三维变换. UIElement类有一个属性叫Transform3D,它定义的类型为Transform3D,但,这个类是没有公共的构造函数的,困为它只作为基类.从这个类派生出两个类: PerspectiveTransform3D——这个类的作用是设置观察点的位置,它不能单独使用,单独使用这个类,看不到变换效果.所谓观察点,就好比咱们照相时照相机的观察窗口,照相机放到什么位置,就会看

图像处理之倒角距离变换 图像处理中的倒角距离变换(Chamfer Distance Transform)在对象匹配识别中经常用到, 算法基本上是基于3x3的窗口来生成每个像素的距离值,分为两步完成距离变换,第一 步从左上角开始,从左向右.从上到下移动窗口扫描每个像素,检测在中心像素x的周 围0.1.2.3四个像素,保存最小距离与位置作为结果,图示如下: 第二步从底向上.从右向左,对每个像素,检测相邻像素4.5.6.7保存最小距离与 位置作为结果,如图示所: 完成这两步以后,得到的结果输出即为倒角

接着上两篇进行: Nani_xiao的图像处理学习笔记:透视变换(一) Nani_xiao的图像处理学习笔记:透视变换(二):X,Y方向校正原理 图像透视变换校正步骤为: 1.      选取控制点的坐标: 2.      如果控制点存在倾斜现象, 则进行Y方向和X 方向错切: 3.      计算灭点的坐标(mx ,my ): 4.      进行X 方向的校正, 并输出校正后的图像: 5.      进行Y方向的校正, 并输出校正后的图像. 这里先把步骤列出,以后再根据实际效果补图

写在前面 OpenGL中的坐标处理过程包括模型变换.视变换.投影变换.视口变换等内容,这个主题的内容有些多,因此分节学习,主题将分为5节内容来学习.上一节模型变换,本节学习模型变换的下一阶段--视变换.到目前位置,主要在2D下编写程序,学习了视变换后,我们可以看到3D应用的效果了.本节示例程序均可在我的github下载. 通过本节可以了解到 视变换的概念 索引绘制立方体 LookAt矩阵的推导(对数学不感兴趣,可以跳过) 相机位置随时间改变的应用程序 坐标处理的全局过程(了解,另文详述) Ope

本文是继续Duanxx的神经网络学习: 自己动手写神经网络(一) 搭建一个简单的网络框架 写的第二篇文章,将神经网络的前馈网络实现并测试. 本文的代码下载地址 1 为神经元Neuron添加权Weight 在上一篇文章中,我已经搭起了一个神经网络的框架. 但是那只是一个框架而已,什么都没有是实现,而这个框架的最基本的东西就是神经元Nenron,这里就考虑将Neuron实现一下. 对于一个神经元而言,它的输入是上一层神经元的输出,可以不用太关心,它也有自己的输出outputvalue,同时,它还要控