前言球面投影或正视图投影是将3D点云数据表示为2D图像数据的一种方式，因此从本质上讲，它还充当降维方法。球形投影方法正越来越多地用于处理点云深度学习解决方案中。应用最广泛的领域是对点云中对象进行分类和分割任务，这个投影方法在多个工作中使用，例如：PointSeg，SqueezeSeg， SalsaNet等，以及在上一篇总结到的最新的语义分割网络3D-MiniNet也用到了球面投影。 将点云表示为2
# 球面上的图像投影到平面——Python实现
在计算机图形学中，将球面上的图像投影到平面是一个重要的课题。常见的应用包括地图绘制、天文图像处理和虚拟现实等。本文将介绍如何使用Python对球面图像进行投影，具体步骤包括准备图像、实现投影算法，并展示代码示例。最后，我们还将通过甘特图和类图展示项目的进度和设计。
## 球面与平面的关系
球面是三维空间中的一种几何形状，而平面则是二维空间中的基
原创
2024-09-03 04:34:07
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读懂本篇博文的预备知识：对OpenCV的图像直方图计算函数calcHist()进行透彻解析详解什么叫二维直方图,并利用OpenCV的函数calcHist()绘制图像的H-S二维直方图直方图的反向投影就是首先计算图像中某一个特征的直方图，然后将这个特征的直方图反向投影到原图像，进而可以判断图像中是否存在该特征，从而实现目标识别等操作。简单点讲，所谓直方图反向投影就是首先计算某一特征的直方图，然后使用
关于点云处理研究方向的一些思考因为我现在的研究方向的baseline是基于MLPs或者一般的基于核的点云处理框架所以我就不考虑和讨论图卷积的领域。几何信息与语义信息的关系点云在处理中生成的特征，从Pointnet开始就可以看作是两类了，一类是以采样后的坐标为代表的几何信息，当然也可以包括法向信息和相对位置等等。另一类就是以通道信息为代表的语义信息。如何处理这两者的关系，可以看作是一个研究方向。局部
投影变换：把空间三维立体投射到投影面上得到二维平面图形的过程。 几个相关概念： 投影中心：在三维空间中，选择一个点，记该点为投影中心。 投影平面：不经过投影中心定义一个平面，记该平面为投影面。 投影线：从投影中心向投影面引任意多条射线，记这些射线为投影线。 三维物体的投影：穿过物体的投影线将与投影面相交，在投影面上形成物体的像，这个像记为三维物体在二维投影面上的投影。 &
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2023-12-17 19:28:08
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问题引出本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对“投影技术”加速认识和理解，从而在解决具体问题的时候多一个有效方法。我第一次集中遇到需要“投影”技术解决的问题，是在“答题卡”项目中。在这样采集到的图像中，大量存在黑色的
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2024-09-13 19:32:26
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柱面投影是图片拼接的前期的一部分工作，以下代码只是简单的实现了投影，还可以优化，柱面半径设置位图片宽度的一半，即 R = width/2代码运算流程是 对于dst图片上的每一个像素点，通过公式计算出src上对应的位置(hnum,wnum)，把src上这个位置的像素值赋值给dst。 #include <iostream>
#include <opencv2/opencv
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2023-12-25 10:32:54
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# Python 球面投影二维解析
在计算机图形学以及地理信息系统（GIS）中，球面投影是一种常见而重要的技术。这种技术的主要目的是将三维球面上的点转换为二维平面上的坐标。在本文中，我们将使用 Python 实现一个简单的球面投影，并探讨其相关理论和应用。
## 一、什么是球面投影？
球面投影是将地球这样一个三维物体上的点映射到一个平面（通常是二维纸张或屏幕）上的过程。这一过程涉及到数学上的
# 用Python实现向量在平面上的投影
向量的投影是线性代数中的一个重要概念。在计算机图形学以及数据科学中，向量的投影可用于数据的降维、图像处理等多个领域。本文将带你逐步实现“向量在平面上的投影”这一任务，我们将借助Python编程语言与NumPy库来完成。
## 任务流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义向量
相机标定之畸变矫正与反畸变计算 相机标定问题已经是比较成熟的问题，OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像，想获得原始的畸变图，却没有比较好的方法，这里讨论了点的畸变和反畸变问题。1.问题提出：给定一些已经经过矫正的二维点集，如何获得矫正前带畸变的二维点集？2.理论基础：理论基础无它，就是相机的小孔成像模型和畸变参数模型， 这里需要注意，k1，k2等
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2024-06-24 19:42:54
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Gamma矫正标签（空格分隔）： OpenGLGamma灰度系数，每种显示设备都有自己的gamma值，理想状态的gamma值是1。但是一般都不会是1。大于1，显示出来的画面会比理想的画面暗。小于1，显示出来的画面会比理想的画面亮。灰阶第一行是人眼感知的正常灰阶，是非线性亮度。第二行是物理世界的物理亮度，物理亮度是线性亮度。通过监视器，会将物理亮度映射到人眼的正常灰阶。 在我们通过显示来配置颜色和亮
# 柱面向平面投影
## 前言
在几何学中，柱面是一种特殊的曲面，它由一条直线沿着一个固定的曲线在空间中移动而生成。柱面可以被投影到平面上，这样可以得到柱面在平面上的图像。
本文将介绍如何使用 Python 实现柱面向平面的投影，并给出相应的代码示例。
## 柱面投影原理
柱面向平面投影的原理很简单，即将柱面上的点投影到平面上。在投影过程中，需要考虑柱面的形状、位置以及观察点的位置。
原创
2024-02-03 06:59:41
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Google Maps、Virtual Earth等网络地理所使用的地图投影，常被称作Web Mercator或Spherical Mercator，它与常规墨卡托投影的主要区别就是把地球模拟为球体而非椭球体。建议先对地图投影知识做一个基本的了解，《地图投影为什么》。什么是墨卡托投影？墨卡托(Mercator)投影，又名“等角正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年拟定，
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2023-09-18 13:42:34
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主成分分析算法是最常见的降维算法，在PCA中，我们要做的是找到一个方向向量，然后我们把所有的数都投影到该向量上，使得投影的误差尽可能的小。投影误差就是特征向量到投影向量之间所需要移动的距离。PCA的目的是找到一个最下投影误差平方的低维向量，对原有数据进行投影，从而达到降维的目的。下面给出主成分分析算法的描述：问题是要将n维数据降至k维，目标是找出向量μ（k），使得投影误差最小。主成分分析算法与线性
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2024-06-08 19:55:10
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0. 前言在使用深度学习时候，我们可以有效地提取出我们想要的结果，但是常常会缺少深度信息（双目测景深会耗费大量的计算资源）。因此将激光雷达和单目摄像头相结合，可以有效的补充室内环境的深度信息，而目前3D的激光雷达成本高昂，这里提供一个2D激光雷达的解决方
原创
2023-02-05 09:58:26
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分段球面投影（Segmented sphere projection，SSP）将球面分为3个部分：北极、南极、赤道。图1是SSP投影示意图，球面上三个部垂直方
原创
2022-04-15 14:46:50
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1、拟合代码 // created RandomSampleConsensus object and compute the appropriated model pcl::SampleConsensusModelSphere<pcl::PointXYZ>::Ptr model_s(new pcl::SampleConsensusModelSphere<pcl...
原创
2023-03-04 00:23:08
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分段球面投影（Segmented sphere projection，SSP）将球面分为3个部分：北极、南极、赤道。图1是SSP投影示意方
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2022-04-15 15:02:32
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旋转球面投影（Rotated sphere projection，RSP）将球体分为两个相同的部分，然后投影到平面上，宽高比3：2。图1 RSP投影
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2022-04-15 15:03:05
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OpenCASCADE 平面与球面求交源码分析。
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2021-08-17 14:01:26
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