特征检测是检测图像中的特征信息，比如边缘，线段，角点位置等。在OpenCV中提供了各种特征检测函数和特征提取函数，其中包括有边缘检测（canny），角点检测等，如：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等。下面将对特征检测模块中的检测函数的使用进行解释，主要来源于OpenCV的帮助文档（翻译）和网络上的资料摘编，
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2024-03-21 10:58:19
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一、检测图像中的角点1、定义 角点是指两条边缘线的结合点，是一种二维特征，Harris特征检测是检测角点的经典方法。2、函数实现 在OpenCV中用cv::cornerHarris函数实现角点检测。首先用cornerHarris函数计算出Harris值，，然后检测角点。3、总结一下最近遇到的函数 ①void minMaxLoc(const MatND& src, double* minVa
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2024-03-24 11:04:38
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声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。腐蚀(Erosion)和膨胀 (Dilation)两个基本操作以后，有五个形态学操作。分别为开运算，闭运算，形态梯度，顶帽和黑帽。开运算： 开运算是通过先对图像腐蚀再膨胀实现的。
作用：能够排除小团块物体(假设物体较背景明亮)请看下面，左图是原图像，右图是采用开运算
拉伸、收缩、扭曲和旋转一、 均匀调整cv2.resize二、 图像金字塔2.1 高斯金字塔2.1.1 下采样cv2.pyrDown（）2.1.2 高斯金字塔2.2 拉普拉斯金字塔2.2.1 上采样cv2.pyrUp（）2.2.2 拉普拉斯金字塔三、不均匀映射3.1 仿射变换3.1.1 概念3.1.2 应用3.2 透视变换3.2.1 概念3.2.2 应用 我们遇到的简单的图像变换是调整图像的大
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2024-01-09 19:19:37
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旋转矩阵与欧拉角 描述两个坐标系间的相对姿态有多种方式，比如：旋转矩阵、欧拉角、四元数、罗德里格参数等。我们很多本科生或研究生课程中都或多或少涉及到坐标系变换，而且有些人还不止听过一遍，但还是感觉云里雾里（在下就是）。尤其是当旋转矩阵和欧拉角结合起来的时候，一听就会，一用就错。 下面我根据自己在使用中碰到的容易混淆的地方梳理一下，希望对各位的理解有些帮助。为了节约篇幅，我就默认大家对旋转矩阵和
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2024-03-22 15:49:38
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1. 概述旋转矩阵、欧拉角、四元数主要用于表示坐标系中的旋转关系，它们之间的转换关系可以减小一些算法的复杂度。本文主要介绍了旋转矩阵、欧拉角、四元数的基本理论及其之间的转换关系。2、原理2.1 旋转矩阵对于两个三维点 p1(x1,y1,z1)，p2(x2,y2,z2)，由点 p1 经过旋转矩阵 R 旋转到 p2，则有 注：旋转矩
欧拉角定义欧拉角与方向余弦矩阵以一对应方向余弦矩阵与欧拉角存在一一对应关系。当已知欧拉角，规定了每次旋转的轴（XYZ）和每次旋转的角度，就可以得到方向余弦矩阵。 想想方向余弦矩阵是如何得到的？通过三个二维方向余弦矩阵相乘得到的，三个矩阵相乘的顺序即取决于绕轴顺序。以NED为例，其欧拉角转DCM的函数为： 这里是是按ZYX的顺序旋转Yaw，pitch，roll的欧拉角。方向余弦矩阵已经规定了两个坐标
本文要介绍的是的旋转矩阵与欧拉角(Euler Angles)之间的相互转换方法。本文其实和OpenCV关系不大，但是译者曾经花了一些时间解决自己在这部分知识上的困扰，看见原博客写的还不错，决定还是记录一下一个旋转矩阵能表示三个角度自由度，即绕着三维的坐标轴的三个坐标做旋转，数学家们对三个自由度使用了不同的表示方式，有用三个数字表示、有用四个数字表示的、还有用的旋转矩阵表示的。使用较广的还是三个数字
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2023-11-27 09:07:38
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0 引言来鹅厂实习了一段时间，因为没有什么特别紧急的需求(hahahahaha)，所以主要花在了学习和捣鼓一些小工具上。有一个小需求是要实现鼠标拖动球体的转动，然后发现我不再能只用欧拉角来糊弄过去了。然后又发现，网上大部分资料的采用的欧拉角顺规都是xyz，然后我基于D3D11的辣鸡框架用了zxy，公式不太能直接套用，于是摸了两三天鱼，整理了一下几种三维旋转表示（欧拉角，四元数，旋转矩
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2024-07-01 21:49:07
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简 介： 对于欧拉角与旋转矩阵之间的转换公式和程序实现进行了测试。也显示了这其中的转换关系的复杂性，来自于欧拉角的方向、范围、转换顺序。这在实际应用中需要特别的关注。关键词： 欧拉角，旋转矩阵
欧拉角
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基本概念
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2024-05-06 15:41:50
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这篇博客将会分享旋转矩阵和欧拉角的相互转换。三维旋转矩阵有三个自由度，旋转能够使用多种方法表示（旋转矩阵，欧拉角，四元数，轴角，李群与李代数），比如一个3x3的矩阵，比如四元数，甚至可以将旋转表示为三个数字，即绕三个轴x,y,z的旋转角度。在原始的欧拉角公式中，旋转是通过围绕Z轴，Y轴，X轴分别旋转得到的。它分别对应于偏航，俯仰和横滚。当定义一个旋转时，可能还会引起歧义，比如对于一个给定的点(x,
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2024-08-11 16:33:40
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当我们在OpenGL或Directx中需要对模型（比如飞机）的姿态进行旋转变化时，可能会对变化顺序有些疑惑，不知道偏航、俯仰、滚转三者的先后顺序。首先我们需要了解的是：姿态的变换是针对模型本体的坐标系，比如我们规定飞机的头指向-z轴，飞机的右侧指向x轴，飞机的上方指向y轴。无论模型如何转动，模型的本体坐标系始终相对模型不发生变化，我们的姿态变换也是针对模型本体坐标系的，每一次旋转都是针对上一次旋转
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2023-08-02 14:57:39
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欧拉角由于在NAO机器人编程中第一次接触到pitch、yaw以及roll所以写此blog设定xyz-轴为参考系的参考轴。称xy-平面与XY-平面的相交为交点线，用英文字母（N）代表α\alphaα 是x-轴与交点线的夹角，β\betaβ 是z-轴与Z-轴的夹角，γ\gammaγ是交点线与X-轴的夹角。α\alphaα 和γ\gammaγ值分别从0至2π2\pi2π 弧度。β\be...
原创
2021-05-20 07:18:24
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Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。Eigen是一个用纯头文件搭建起来的库，这意味这你只要能找到它的头文件，就能使用它。Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”.由于Eigen库相较于OpenCV中的Mat等库而言更加高效，许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算，比如SLAM中常用的g2o,Soph
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2024-07-02 22:02:44
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——————————————以下为原文————————————————/*************************************/
//1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage
//确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间)，这样才能显示。(初学者，包括我经常忘了
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2024-06-11 21:26:48
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1.概述做MPC控制的时候，需要把 map 坐标系下的相关坐标点转换到 car 坐标系中，由于是只考虑 xy 平面，所以计算比较简单。做完之后，考虑到三维空间的坐标系转换还是不太懂，主要是ROS系统中的tf变换，于是摸了两天鱼。今天详细的记录下来，旋转矩阵、四元素、欧拉角以及各个之间的转换关系。 阅读了好几篇大神的文章，具体也找不到连接了，在此顶礼膜拜，如有相似的地方，那就相似吧，毕竟原理都一样。
unity中欧拉角用的是heading - pitch -bank系统（zxy惯性空间旋转系统）：
当认为旋转顺序是zxy时，是相对于惯性坐标系旋转。
当认为旋转顺序是yxz时，是相对于物体坐标系旋转。
另外一种常用的欧拉角系统是roll - pitch - yaw系统（zxy物体空间旋转系统），对于此系统：
当认为旋转顺序是zxy时，是相对于物体坐标系旋转。
当认为旋转顺序是yxz时，是相对于
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2024-04-22 21:39:55
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欧拉角eulerAngles在Unity3D是一个Vector3类的变量，官方约定俗成的层级关系是ZXY，即最里层是Z轴先旋转，中间层是X轴，最外层是Y轴。unity中的欧拉角有两种方式可以解释:
1,当认为顺序是yxz时（其实就是heading - pitch - bank），是传统的欧拉角变换，也就是以物体自
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2024-04-01 07:05:32
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那么这里涉及到旋转矩阵和平移矩阵。对于旋转有欧拉角描述，根据欧拉角计算出旋转矩阵。欧拉角指的是坐标系绕某个轴旋转的角度，那么从一个坐标系旋转到另一个坐标系需要三次旋转能够完成。对于绕坐标轴旋转分为两种，一种是绕原坐标系的固定轴旋转，一种是绕部分旋转后的坐标轴旋转，这里介绍比较常用的绕部分旋转后的坐标轴旋转。同时，对于绕坐标轴旋转其旋转的顺序也是有关系，如绕XYZ旋转和绕ZYX旋转。欧拉角描述的是
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2024-05-05 19:27:47
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# 使用pythonocc实现欧拉角的转换
在几何建模和计算机图形学中，欧拉角是表示三维空间中物体旋转的常见方法。这篇文章将引导你如何使用`pythonocc`库来实现欧拉角的转换。对于刚接触这一领域的小白来说，本文将详细描述整个流程，以及每一步所需的代码。
## 流程概述
在本文中，我们将按照以下步骤来实现欧拉角的转换：
| 步骤 | 操作
原创
2024-10-15 07:29:24
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