1.
by a rigid body transformation matrix
在图形图像领域，刚性变换指的是什么？ 只有物体的位置(平移变换)和朝向(旋转变换)发生改变，而形状不变，得到的变换称为刚性变换。
2.
the Euclidean group
In mathematics , the Euclidean group E( n ), aka (also known as) ISO( n
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2024-01-09 15:23:49
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图像的刚性变换在计算机视觉与图像处理中的应用广泛，包括图像配准、目标跟踪等。本文将探讨如何在 Python 中实现图像的刚性变换，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等内容。
## 版本对比
在实现图像刚性变换的过程中，不同版本的库（如 OpenCV 和 scikit-image）表现出截然不同的特性。以下是 OpenCV 和 scikit-image 的对比，突出
本教程介绍顶点混合作为非线性变形的一个例子。主要的应用实际就是蒙皮网格的绘制。虽然本教程不是基于其它任何指定的教程上的，对章节“顶点变换”的理解还是非常有用的。在两个模型变换之间混合大多数网格的变形不能用章节“顶点变换”中讨论的4×4矩阵的仿射变换来建模。虚构的变形场对空间的变形只是其中的一个例子。计算机图形中最重要的例子就是当连接点弯曲时网格的变形，比如肘或膝盖。本教程介绍了实现其中一些变形的顶
数学形态学起初是对二值图像提出的，而后扩展到灰度图像。形态学关注的是形状:将图像和形状看做是点集，根据形状利用数学形态学处理图像。通过这种方式，形态学算子定义的是局部变换，把那些要表达的像素值看做集合。这种改变像素值的方式是通过定义击中或不击中变换进行形式化的。 集合X表达的目标可以通过集合B
在之前的一篇随笔中，通过MATLAB代码实现了ICCP算法中提取等值线和寻找等值线最近点的功能。 1、线段集合距离定义根据1999年的文章《Vehicle localization on gravity maps》，接下来，需要实现ICCP中最重要的步骤，即对等值线最近点构成的线段集合进行刚性变换。刚性变换包括旋转R和平移两个步骤。希望通过刚性变换，使INS指示轨迹线段集合与等值线最近点
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2023-12-20 09:13:26
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文章目录稠密非刚性变换稠密非刚性面元融合非刚性变换估计算法细节优化阅读感想 由于包括Kinect Fusion在内的视觉SLAM和三维重建都面向静态环境，针对对进行非刚性运动的动态物体进行重建的问题，本文提出了Dynamic Fusion，该方法把每个时刻的场景变换回固定模型。如上图所示，随着时间的推移，模型和每个时刻的重建结果都会逐渐细化。 稠密非刚性变换如果对TSDF的每一个体素都单独计算
文章目录一、基础知识二、仿射变换2.1 平移2.2 放大和缩小2.3 旋转2.4 计算仿射矩阵2.5 插值算法2.6 代码实现三、 总结 一、基础知识 首先，对几何变换做个简单了解。打开任意一个图像编辑器，一般可以有对图像进行放大、缩小、旋转等操作，这类操作改变了原图中各区域的空间关系。对于这类操作，通常称为图像的几何变换。 一般而言，完成一张图像的几何变换需要两个独立的算法：首先，需要一个
平移 move_region缩放 zoom_region镜像 mirror_region倒置 transpose_region6.2仿射变换刚性仿射变换 vector_angle_to_rigid 对图像，区域进行仿射变换算子：vector_angle_to_rigid( : : Row1, Column1, Angle1, Row2, Colum
原创
2023-04-20 11:50:51
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DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Timeproject website: http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam系统，通过融合从消费级传感器捕获的rgbd扫描。我
本文介绍两个使用 ode45 来求解非刚性常微分方程的示例。MATLAB拥有三个非刚性 ODE 求解器。ode45ode23ode113对于大多数非刚性问题，ode45 的性能最佳。但对于允许较宽松的误差容限或刚度适中的问题，建议使用 ode23。同样，对于具有严格误差容限的问题，ode113 可能比 ode45 更加高效。如果非刚性求解器需要很长时间才能解算问题或总是无法完成积分，则该问题可能是
目标：用python编程，使用opencv架构检测下图中的矩形：代码如下：import cv2
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
img_file = "rectangle.jpg"
img1 = cv2.imread(img_file)
img = cv2.resize(img1, (640, 400))
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2024-08-29 17:58:00
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# 非刚性图像配准Python
在图像处理领域，图像配准是一个非常重要的任务，它指的是将来自不同视角或者不同时间的图像进行对齐。而非刚性图像配准则是指在配准过程中考虑到图像中的形变，如扭曲、拉伸等。Python作为一种功能强大的编程语言，在图像处理领域也有着丰富的库和工具来实现非刚性图像配准。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行非刚性图像配准，并附上相应的代码示例。
## 什么是非刚性
原创
2024-06-27 05:28:10
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水利工程中混凝土受压变化检测——CT图像差值处理ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI (The Environment for VisualizingImages)是美国ITT Visual InformationSolutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive DataLanguage)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、
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2024-06-06 11:11:33
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一、刚性ICP算法ICP的全称是 iterative closest point —— 迭代最近点。它是一种点云匹配的算法。 二、非刚性ICP在刚性ICP中，目标物体是刚体，那么物体上的每一点在两帧之间的移动都是相同的 所以对于刚性物体，只需要对整个物体估计 1个变换即可. 也就是像 【ICP算法思想与推导详解】 中求 与 ：或者是像 KinectFusion 论文中的公式(20)那样估计一个
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2024-07-14 07:48:58
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傅里叶讲的是：任何信号（如图像信号）都可以表示成一系列正弦信号的叠加。傅里叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时域和频域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析。在图像领域就是将图像亮度的变化作为正弦变量。 在冈萨雷斯版<数字图像处理>里面的
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2023-12-15 10:43:33
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1.实质：傅里叶变换就是将一个时域信号映射到频域的一种方法。 有的信号主要在时域表现其特性，如 电容充放电的过程；而有的信号则主要在频域表现其特性，如 机械的振动，人类的语音等。若信号的特征主要在频域表示的话，则相应的时域信号看起来可能杂乱无章，但在频域则解读非常方便。所以需采取傅里叶变换进行分析。 冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：
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2023-11-20 13:59:27
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图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用，被广泛应用于图像增强、去噪、压缩编码等众多领域。本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法，并在多个图像样本上进行测试，以探究二者的变换效果。1. 傅里叶变换实验原理对一幅图像进行离散傅里叶变换（DFT），可以得到图像信号的傅里叶频谱。二维 DFT 的变换及逆变换公式如下：DFT 尽管解决了频域离散化的问题，但运算量太大。从公式中
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2023-08-28 20:41:55
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关于傅立叶变换的技术贴，转了，还没看=.=!
作者：uleen
图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的，如下图所示： 计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做一
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2023-10-31 12:54:53
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前言形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，用来决定操作的性质。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。我将以下图为例逐一进行这些操作。 后面的操作都会使用此图，先将此图读入，代码后面不再说明。import cv2
import numpy as npimg = cv2
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2023-11-27 13:04:13
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一个简单的离散傅里叶变换公式如下面所示X(k) = ∑<N>x(n)e-j2πkn/N, k = 0,1,2```N-1傅里叶变换用于分析时域信号中的频域成分，即从时域信号x(n)得到频域信号X(k)这里的∑<N>表示对求和项从n=0加到N-1，为N点傅里叶变换，输入时域信号为N个，输出频域信号也为N个看一个简单的例子x(t) = sin(2π*1000*t) +
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2024-01-02 21:24:21
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