几何变换 分两个步骤：空间坐标变换→插值算法空间坐标变换包括三类：仿射变换、投影变换、极坐标变换仿射变换：仿射变换的功能就是实现图片的平移、缩放、旋转。实现此功能的核心是拥有一个仿射变换矩阵，如下所示：其中矩阵A即为仿射变换矩阵，此矩阵需自己提供。进行仿射变换之后就需要用到插值算法才能将其运用到几何变换的图像中去。主要原因是插值后的坐标点有可能不是整数，插值是将小数变为整数。插值算法：
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2024-05-03 13:15:54
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世界坐标系的三维点投影到成像坐标系中的二维点的投影公式如下：其中(X,Y,Z)为世界坐标系中的三维点；（u,v）为成像面坐标系中的二维点；A为相机的内参数矩阵：(cx,cy)为主光轴点，一般为图像的中心；fx和fy为焦距；[R|t]为相机的外参数矩阵：R为旋转矩阵，t为位移矩阵；上述公式的简单推理过程如下考虑到镜头畸变其中，k1,k2,k3,k4,k5和k6为径向畸变，p1和p2为轴向畸变。在op
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2024-03-07 20:28:48
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上次博文有个unity和opencv传递图片的问题，终于找个时间解决了。过程是一把心酸一把泪，给unity打包过c++dll的同志肯定能明白其中的痛苦，网上看了很多文章，都只是笼统的一说，没有什么特别具体的解决方案，甚至很多解决方案很不负责任，动不动就内存溢出，泄露，越界。当然也可能人家只传一张图片，没有这么强的实时性。还有unity和opencv的图片对照真是坑上加坑，具体有多坑，谁踩谁知道，手
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2024-03-23 13:31:06
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//回头再看，发现这个方法是再造轮子对于四元数没有理解，Quaternion的方法是一个简洁明了的方式Quaternion.FromToRotation(Vector3 fromDir,Vector3 toDir):Quaternion返回一个从fromDir到toDir的旋转表示可以理解为从一个方向到另一个方向，该如何旋转整个过程可以分解为两步：1-炮管旋转，对准目标2-坦克身体旋转，与坡度的法
常常需要最图像进行仿射变换，仿射变换后，我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算，获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置，用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标。仿射变换在： 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚。关于仿射变换的详细介绍，请见上面链接的博客。我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后，计算这些特征点进行放射变换之后的坐标，然后做一些补充。** 在原文
在图像处理中，经常需要对图像内的一些轮廓进行特殊处理，这时候可能需要使用坐标转换功能。例如下面的轮廓中，在找到最小外接矩形后，就需要对轮廓已最小外接矩形的坐标进行处理。在一幅图像的坐标系中，通常将左上角坐标作为原点（０，０），水平向右和垂直向下的方向分别为ｘ轴和ｙ轴的正方向，称为 ＸＹ 坐标系。现以最小 外 接 矩 的 一 个 顶 点 为 坐 标 原 点， 两条垂直邻边为坐 标 轴 建 立 新 坐
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2023-07-16 19:24:31
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极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。 OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换，该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。void cv::warpPolar(Input
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2024-06-19 15:39:05
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1.世界坐标系(transform.position)，遵守左手坐标系的原则2.局部坐标系(transform.localPosition),局部坐标系是对于子物体和父物体来说的，这里在inspector窗口中的transform中的position其实可以理解成是局部坐标，因为它们都有相同的父物体，那就是初始世界，这里局部坐标不仅仅考虑坐标点的参照，还有坐标轴，局部坐标的坐标轴是其本身的坐标轴所
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2024-03-17 11:23:25
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在谈unity各种坐标系之前，我一直很好奇unity为什么要有这么多坐标系搞的很麻烦，其实unity这么坐标系是为了解决麻烦，试想计算你和你同桌的位置，要先得到你们各自在世界中的位置，然后在计算相对位置，其实完全没有这个必要，这也是unity为什么会有这么多坐标系的原因1.word space （世界坐标系）当我们向场景中添加物体时，他们都是以世界坐标系的方式的方式显示在场景中的，通过transf
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2024-05-07 11:23:35
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返回Opencv-Python教程图像的像素级操作包括读某个或某些像素值、以及写像素值。因为在OpenCV-Python中图像是以numpy数组形式表示的，所以可以使用下标索引的方式来访问像素。1、numpy数组的访问在做像素操作前需要先搞清楚下标索引的方法，下面以一个宽高为16×10的灰度图（单通道）为例。在图片中x轴方向的大小为0~15，y轴方向的大小为0~9且是向下的，我们通常描述一个二维空
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2023-11-06 14:09:59
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A物体在NGUI空间，父节点C，B物体在Unity3d空间。AC的渲染相机为camera2d，B的渲染相机为camera3d，如果我们希望把A物体设置在B物体上面10像素的位置上，但是A物体仍旧在NGUI空间，可以如下设置：Vector3 result = Vector3.zero;Vector3 screen3dPos = camera3d.WorldToScreenPoint(B.positi
原创
2016-06-23 21:21:14
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遇到问题通过一个世界坐标，在屏幕对应位置生成Ui。记录原因在没遇到这个问题之前也听过类似的需求，想法也很简单，就是有个方法Camera.main.WorldToScreenPoint();世界坐标转屏幕坐标，然后克隆物体并赋值。 如图示方法然而，在实际操作的时候却发现，无论怎么操作，都无法达到所需要的效果。这就让我对自己的云代码能力产生了怀疑。 之后我通过对比输出的屏幕坐标和我需要显示的物体位置不
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2024-03-29 06:47:09
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霍夫变换不仅可以找出图片中的直线,也可以找出圆,椭圆,三角形等等,只要你能定义出直线方程,圆形的方程等等.不得不说,现在网上的各种博客质量真的不行,网上一堆文章,乱TM瞎写,误人子弟.本身自己就没有理解的很清楚,又不去读算法实现的源码,写的云山雾罩的,越看越懵逼.霍夫变换本身的思路是很简明的.这篇文章我们就以霍夫直线变换说明算法的思想.霍夫变换思考一下,二维平面里我们怎么表达直线. 有两种表达方式
opencv 中的图像坐标问题：原图中的坐标、Point 类中的坐标1、原图中的坐标 (x, y) 在 opencv 中，读入的图像 source 其 X 坐标为 source.rows，即为图像的高；Y 坐标为 source.cols，即为图像的宽。 2、Point 类中的坐标 Point(x, y) 在 Point 类中，点的坐标 (x, y) 表示为该点在原图像中的 ( 宽度，高度 )，正好
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2024-03-14 07:30:58
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这些天做的项目中，有一个世界坐标转换屏幕坐标的功能，具体需求如下 在3d场景中，部分物体可以进行点击交互，如果某个物体可以点击，就在屏幕上对应位置，添加一个Button，也就是把场景中物体的坐标转换到屏幕上，并
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2024-03-15 13:33:29
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我们今天学习了unity的形状体的附加行为，在前一阵的在vs平台的进行后台的代码编写，今天终于走向unity平台的物体的构建和在物体里添加行为.1.坐标系先说一下世界地标，局部地标的概念吧。世界地标（word）与本地坐标系（local）：所有物体的世界地标系都有相同的，不会改变；每个物体都有一个本地坐标系，当物体旋转时，本地坐标系统也会跟着物体一起旋转。例如：把cube的Rotation改为（45
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2024-04-26 15:05:05
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Unity3D由于是在三维世界中编程，而最终的结果是需要反馈到肉眼所示的2D屏幕之上的。这就产生了一种比较需要考虑的问题，尤其在一些涉及屏幕与Unity3D的3D世界交互的情况。网络上对于这方面的文字，大部分罗列了许许多多文字与代码或者API，甚至连什么视口坐标也带上了。其实在于我个人看来，关键是世界坐标与屏幕坐标之间的互转。在Unity3D中一打开就会有一个主照相机Main Camera，根据版
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2024-04-13 10:16:04
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【草稿】详解OpenCV实现图像直角坐标系转极坐标系的函数warpPolar(),并附自己写的实现直角坐标系转极坐标系的MATLAB代码有些时候我们需要把图像或矩阵从直角坐标系(笛卡尔坐标系)转换到极坐标，这个过程通常称为图像的极坐标变换。图像的极坐标变换一个常见的作用是可以将将一圆形图像变换成一个矩形图像，类似于把圆剪开铺平。这样可以方便我们处理钟表、圆盘等图像。图形上的圆形排列文字经过及坐标变
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2024-03-19 13:34:23
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实验基础 本次实验通过一个简短的例子，主要来说明下面4个问题： 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点
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2023-08-12 21:53:48
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图像基本知识 图像是由像素组成的，而像素实际上就是带有坐标位置和颜色信息的点。我们把图片想象成由若干行，若干列的点组成的， 现实中有RGB颜色系统，我们可以把图中任意一点（位置在第m行，第n列）的点A表示为A[m,n] = [blue,green,red]图片数据解读m |A点在图像中的第m行 n |A点在图像中的第n列 blue |表示蓝色，三原色（RGB）的第一个数值 green|表示绿色，三
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2024-04-11 10:10:11
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