图像的采集是视觉的开端。针孔摄像机模型是图像采集的一种简单模型，模型中只有进入微型小孔中的光线被采集，其余光线全部被阻拦。该模型数学性质较为理想，但针孔不能为快速曝光采集足够的光线，一般相机采用了透镜模型来增加进光量。透镜的使用不仅背离了简单的几何模型，而且引入了畸变，由此需要利用摄像机标定来使用数学方式纠正主要的偏差。同时，摄像机标定也是将摄像机的自然单位与现实单位联系的重要方法。摄像机模型针孔
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2024-03-25 16:59:55
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每两个质点间的距离 保持不变 假设刚体内任意两个质点，坐标分别为 $(x_1, y_1, z_1)$ 和 $(x_2, y_2, z_2)$，则在刚体运动过程中，它们满足如下条件： $\quad \left( (x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2 + (z_1 - z_2)^2 \right) |_t = l^2$ 
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2023-09-15 11:49:46
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刚体变换（rigid transformation）一般分为如下几种： 平移对象，而不改变形状和大小； 镜像（reflection），左右颠倒； 旋转（rotation），沿着任意方向的旋转； 非刚体变换：描述的是对几何物体大小而非形状的改变。 也即： 刚体变换：shift or reflectio
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2020-06-22 13:56:00
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向量叉乘（Cross Product）---------------------------------------------------------------------------------------------------------------变换（
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2024-04-01 13:56:31
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python3中有六种标椎数据类型Number(数字),String(字符串),List(列表),Tuple(元组),Set(集合),Dictionary(字典) 其中不可变数据有三种: Number,String,Tuple 可变数据有三种:List,Dictionary,Set定义变量python定义变量直接变量名=变量值,不需要指定变量类型,当变量值确定的时候,变量的类型就确定了,一个变量上
1.不变矩的方法是一种比较经典的特征提取方法。
2。不变矩是不受旋转及大小比例改变的影响，所以可以将其利用于二维或者三维物体。不过这些不变矩不足以区别所有的形状，而且对噪声很铭感。
3。但通过计算可以看出，Hu矩的计算需要对整个图像存在区域进行计算，计算量大，不利于实时处理。
1。模板就是一幅已知的小图像，模板匹配就是在一幅大图像中搜索目标，已
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2024-05-05 19:48:24
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# Python PCL 刚体变换
## 介绍
Python PCL 是一个用于处理点云数据的 Python 包。它是 Point Cloud Library (PCL) 的一个 Python 接口，提供了许多丰富的功能来处理和分析点云数据。其中一个重要的功能是进行刚体变换，即将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系。
本文将详细介绍如何使用 Python PCL 来进行刚体变换，并给出相应的代
原创
2023-11-02 14:16:11
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1 投影空间欧氏空间，主要描述角度和形状，针对的是理想几何物体。例如，两条 ∥ 线永不相交，或交于无穷远点 (虚拟的点)。中学时代的 “平面与立体几何”，便属于欧式空间。投影空间，指实际物体，被相机拍摄后，成像所在的空间，常用于计算机视觉中。在投影空间里，两条直线必会相交于一点，只不过当这两条线平行时，交点为无穷远。 无穷远点是理想点，并没有实际意义。无穷远点，与投影空间中有实际意义
作者丨泡泡图灵智库标题：RAFT-3D: Scene Flow using Rigid-Motion Embeddings作者：Zachary Teed, Jia Deng编辑：方川审核：张海晗大家好，今天给大家带来的是Princeton VL的RAFT系列工作: RAFT-3D: Scene Flow using Rigid-Motion Embeddings. 这篇工作的额目的是估计图像中3
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2022-10-04 21:34:37
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变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：参考： http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。仿射变换(Affine Tr
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2024-07-23 09:10:58
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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目录前言一. 刚体位姿描述1. 符号约定2. 位姿描述二、坐标变换1. 坐标平移2.坐标旋转3.一般变换前言机器人一般由一系列连杆与运动副组合而成的的空间机构，通过驱动主动构件来实现确定的复杂运动。因此想要研究和控制机器人，第一步就应该学习机器人连杆间，以及连杆和操作对象(工件/工具)间的运动关系。首先，要明白的是刚体的位置(position)和姿态(orientation)统称为刚体的位姿(lo
WebGL学习汇报一、WebGL简介WebGL 和3D图形规范OpenGL、OpenCL一样来自Khronos Group，而且免费开放。它是一种3D绘图标准，是针对万维网的即时三维绘图API，这种绘图技术标准允许把JavaScript和OPenGL ES 2.0结合在一起，为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染，这样Web开发人员就可以借
OpenCV与图像处理学习四——图像几何变换：平移、缩放、旋转、仿射变换与透视变换二、图像的几何变换2.1 图像平移2.2 图像缩放（上采样与下采样）2.3 图像旋转2.4 仿射变换2.5 透视变化2.6 几何变化小结 续上次的笔记：OpenCV与图像处理学习三——图像基本操作（1）这次笔记主要的内容是图像的几何变换：包括平移、缩放、旋转、仿射变换和透视变换。对应的OpenCV官方python文
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2024-03-21 15:48:39
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本文将介绍以下内容：1. 坐标系、点、向量的表达；2. 旋转矩阵/变换矩阵；3. 旋转向量、欧拉角；4. 四元数。
本文将一步一步探索如何描述三维空间中的刚体运动（平移+旋转）。1.点与坐标系在2D平面中，两个向量之间的变换可以用两个坐标加旋转角表达；
在3D空间中描述刚体需要一些别的概念来描述（略写），主要有：坐标系（参考系）；点；向量；向量的坐标。2
目标在本节中，将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序函数：cv2.dft()，cv2.idft()等理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为**快速傅立叶变换(FFT)**的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。对于正弦信号,
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2024-03-24 13:43:04
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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化，如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
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2024-05-08 22:25:20
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg')
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2024-07-04 06:13:18
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几何变换几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有
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2024-03-21 13:28:05
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
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2024-03-19 13:04:57
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