原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12166896.html 为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/43847213为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/438

OpenGL ES平移矩阵和旋转矩阵的左乘与右乘 在OpenGL .OpenGL ES中矩阵起着举足轻重的作用,而矩阵之间的左乘与右乘在效果上是不同的. 一.先平移后旋转 场景效果:人绕树旋转. 原理:以树为参考点,首先将人平移到树坐标系的指定位置(平移矩阵),然后旋转一定角度(旋转矩阵). 公式: pos = (matRotate * matTrans * vec4(pos,1.0)).xyz; 其中matRotate表示旋转矩阵: matTrans表示平移矩阵: pos表示三维世界的坐标.

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素. R创建矩阵的语法: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 参数说明: data - 成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol -  要被创建的列数. byrow - 是一个合乎逻辑.若为True,则输入向量元素按行安排. dimnames - 是分配给行和列名称. Example > # Elements are arranged sequential

include头文件中有slamBase.h # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> using namespace std; // OpenCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //PCL #include <pcl/io/pcd_io.h&

在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值. > args(matrix) function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data项为必要的矩阵元素,nrow为行数,ncol为列数,注意nrow与ncol的乘积应为矩阵元素个数,byrow项控制排列元素时是否按行进行,dimnames给定行和列的名称. a<-c(3,4,9,8,3,55,2,334) m&l

矩阵(matrix)是R语言中很基础的一种数据结构,也是R语言使用者经常使用的一种数据结构.矩阵的维度一般为二维(m*n). R语言中矩阵的操作是非常简单易懂的,但是在对R语言做矩阵操作时,有个地方需要特别注意.下面我们通过一个例子说明. 首先,我们创建一个用于测试的矩阵. test1 <- matrix(data = c(1:6), nrow = 3, ncol = 2, dimnames = list(c("row1", "row2", "row

目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test R基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数,但cor可直接计算矩阵的相关性,而cor.test不可. 两者计算非矩阵时,cor仅得到相关系数,而cor.test还能得到

效果如下:

关键词:空间旋转.旋转轴.刚体旋转 用途:相机位姿估计.无人机位姿估计 文章类型:概念.公式总结(本文不带推倒过程,若想了解公式是如何推出来的请自习搜索文献),C++函数展示 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-04 @Lab: CvLab202@CSU 本文接上一篇<空间点绕轴旋转公式&程序(C++)>,继续讨论空间内的旋转问题,可能会用到上一篇中定义的函数. 问题四:空间内的坐标系旋转(相机坐标系在世界坐标系中的旋转)

手写各种矩阵: //矩阵 var vShader = ` attribute vec4 a_Position; uniform mat4 u_xformMatrix; void main(){ gl_Position = u_xformMatrix * a_Position; } `; var fShader = ` void main(){ gl_FragColor = vec4(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); } `; function main(){ //获取canvas元素 v

* { font-family: "Tibetan Machine Uni", "sans-serif", STFangSong; outline: none } 一.概述 旋转变换的核心思想 在不同坐标系下,虽然坐标不同,但是同一个向量还是一样的.这句话有点儿怪怪的,但是可以用数学公式表出:\(\beta_1^T\cdot\alpha_1=\beta_2^T\cdot\alpha_2\),其中\(\beta\)是不同坐标系的标准正交基(行分块),\(\alpha\

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

在CCNode的类中,有一个得到 一个节点坐标系转换父亲坐标系的一个矩阵,节点内坐标乘以这个矩阵,就可以转换为在节点父节点中的坐标,方法名为: Mat4& Node::getNodeToParentTransform() 现在简单分析一下转换原理: /* 得到节点坐标系转换到父亲的坐标系的 矩阵 某个点(在本地也就是节点坐标) 乘以这个矩阵,就得到自己在父亲节点下的坐标,嵌套坐标 举例子:LayerA 添加 LayerB,B的原点坐标也就是左下角坐标为10,10,也就是这一点在自身坐标下为0,0

关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> //点云类型头文件 #include <pcl/correspondence.h> //

(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

   单个kinect的人体重建,在Kinect SDK 1.8中,Kinect Fusion的效果已经很不错了.其缺点显而易见,一是扫描时间长,重建对象也需要长时间保持静态:二是需要人体或者kinect转动以实现全方位扫描,操作起来繁琐.而运用三个kinect来进行人体重建,只需要将三个kinect按照一定方位(比如两两相距120°角度)固定位置,人体即使不动也能实现对人体的全身扫描,相比之下时间花销短. 基于三个kinect的人体重建,首先要对三个kinect相机进行标定,得到相机内外参数.

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相机的实际距离吗,我们要求需要用matlab,但是matlab调用双目摄像头(一个USB口)却老是只能调用双目摄像头中的一个,但是利用Python的OpenCV库却可以同时调用两个,因此我们选用了Python用于拍摄图片. 1.基本流程 备注:因为得出的视差图识别出圆球略困难,我们没有采用视差图深度图

通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_