向量的平移,比较简单. 缩放也较为简单 矩阵如何进行计算呢?之前的文章中有简介一种方法,把行旋转一下,然后与右侧对应相乘.在谷歌图片搜索旋转矩阵时,看到这张动图,觉得表述的很清晰了. 稍微复杂一点的是旋转,如果只是二维也很简单(因为很直观),但因为是三维的,有xyz三个轴,先推导二维的再延伸到三维. YouTube上有很好的推导过程,视频链接地址(需穿.墙) https://www.youtube.com/watch?v=8XRvpDhTJpw 有点P(Xa,Ya),当坐标由 x –> y 旋转

网上很多的推导过程都是错的,所以写一个. 先平移,再旋转就可以,先平移的原因是,如果先旋转的话,坐标系已经改了,所以先平移. 平移的变换和相机的变换是相反的,所以是: 平移完成后,相机的位置就和原点的位置一样了,用v表示相机坐标下的点,用v'表示此时原点坐标下的点. v' = v M 因为M是正交矩阵,逆等于转置 v'M' = v M' M v = v'M' M'就是它的逆为 两者相乘为: Sx Wx Qx 0 Sy Wy Qy 0 Sz Wz Qz 0 -(P*S) -(P*W) -(P*Q)

3D旋转矩阵的推导过程 包含平移的线性变换称作仿射变换,3D中的仿射变换不能用 3 x 3 矩阵表达,必须使用4 x 4矩阵. 一般来说,变换物体相当于以相反的量变换描述这个物体的坐标系.当有多个变换时,则需要以相反的顺序变换相反的量.例如,将物体顺时针旋转20度,扩大200%,等价于将坐标系缩小200%,再逆时针旋转20度. 2D中的旋转 在2D环境中,物体只能绕某个点旋转,因为现在暂不考虑平移.这里我们进一步限制物体,使其只绕原点旋转.2D中绕原点的旋转只有一个参数,角度θ,它描述了旋转量.

图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 今天具体介绍一个Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks,相当于在传统的一层Convolution中间,装了一个"插件",可以使得传统的卷积带有了[裁剪].[平移].[缩放].[旋转]等特性:理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data a

一般对图像的变化操作有放大.缩小.旋转等,统称为几何变换,对一个图像的图像变换主要有两大步骤,一是实现空间坐标的转换,就是使图像从初始位置到终止位置的移动.二是使用一个插值的算法完成输出图像的每个像素的灰度值.其中主要的图像变换有:仿射变换.投影变换.极坐标变换. 仿射变换 二维空间坐标的仿射变换公式: \[ \left( \begin{matrix} \overline{x} \\ \overline{y} \end{matrix} \right) =\left( \begin{matrix}

转自:http://www.cnblogs.com/qiengo/archive/2012/06/30/2570874.html#translate Matrix的数学原理 在Android中,如果你用Matrix进行过图像处理,那么一定知道Matrix这个类.Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵,其内容如下: Matrix的对图像的处理可分为四类基本变换: Translate           平移变换 Rotate                旋转变换 Scale    

引言 在上一篇日志“canvas 图片拖拽旋转之一”中,对坐标转换有了比较深入的了解,但是仅仅利用坐标转换实现的拖拽旋转,会改变canvas坐标系的状态,从而影响画布上其他元素的绘制.因此,这个时候需要用到一对canvas方法,在变换坐标系前保存canvas状态,在变换并绘制完成之后,恢复canvas状态,即save()和restore(). [备注] 这篇文章只是记录分享下解决问题的过程,找我要demo的,或者问我什么东西怎么做的,就不要加我了.你可以加一个canvas相关的交流群,或者如果需

转自 :http://www.cnblogs.com/qiengo/archive/2012/06/30/2570874.html#code Matrix的数学原理 平移变换 旋转变换 缩放变换 错切变换 对称变换 代码验证 Matrix的数学原理 在Android中,如果你用Matrix进行过图像处理,那么一定知道Matrix这个类.Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵,其内容如下: Matrix的对图像的处理可分为四类基本变换: Translate           平移变

*感谢两位浙江大佬带我飞 贴下成绩 div2 div1 *div2不是我打的上个厕所就5/11了 比赛小结 A [题目大意] 有n(n<=500)个机场,两两之间距离是g[i][j],每经停一个机场需要p[i]的时间维修 有m条线路,描述为出发机场,终点机场,出发时间,求航空公司至少需要多少架飞机 每条航线必须直飞 但是转机的时候可以劲停多个机场 [题解] 首先一架飞机能在完成航线A后去飞航线B的条件很显然.就是 表示两点间最短路.那么我们可以用这个不等式把问题转化为最小路径覆盖问题 我想了下这

Matrix的数学原理 平移变换 旋转变换 缩放变换 错切变换 对称变换 代码验证 Matrix的数学原理 在Android中,如果你用Matrix进行过图像处理,那么一定知道Matrix这个类.Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵,其内容如下: Matrix的对图像的处理可分为四类基本变换: Translate           平移变换 Rotate                旋转变换 Scale                  缩放变换 Skew          

相比 2D 中的旋转变换,3D 中的旋转变换复杂了很多.关于 2D 空间的旋转,可以看这篇文章.本文主要粗略地探讨一下 3D 空间中的旋转. 旋转的要素 所谓旋转要素就是说,我们只有知道了这些条件,才知道怎么旋转一个物体.回忆 2D 空间中的旋转,我们需要确定旋转中心.旋转角以及旋转方向才能旋转一个图形.以此类推,到了 3D 空间,我们仍然需要确定三个要素:一个旋转轴.旋转角以及旋转方向. 下面,为了讲解的方便,旋转方向默认为:正对旋转轴正方向,按逆时针方向为旋转正方向,反之为旋转负方向. 旋转

一.引述-二叉查找树 红黑树(Red Black Tree) 一种特殊的二叉查找树.故先查看二叉查找树 二叉查找树特性:左字数上所有的节点的值都小于或等于他的根节点上的值 右子树上所有节点的值均大于或等于他的根节点的值 左.右子树也跟别为平衡二叉树 1.1.示例 一个基本的二叉查找树 需求查找数据10, 第一步,查看根节点9,命中节点9 第二步,10>9,在根节点9的右侧,命中13 第三步,13>10,在节点13的左侧,命中11 第四部,11>10,在节点11的左侧,命中10 不过二叉查

HashMap源码分析 HashMap的底层实现是面试中问到最多的,其原理也更加复杂,涉及的知识也越多,在项目中的使用也最多.因此清晰分析出其底层源码对于深刻理解其实现有重要的意义,jdk1.8之后其设计与实现也有所改变. 在Java集合类中最常用的除了ArrayList外,就是HashMap了.Java最基本的数据结构有数组和链表.数组的特点是空间连续(大小固定).寻址迅速,但是插入和删除时需要移动元素,所以查询快,增加删除慢.链表恰好相反,可动态增加或减少空间以适应新增和删除元素,但查找时只

原文:http://www.cnblogs.com/qiengo/archive/2012/06/30/2570874.html#code Android Matrix   Matrix的数学原理 平移变换 旋转变换 缩放变换 错切变换 对称变换 代码验证 Matrix的数学原理 在Android中,如果你用Matrix进行过图像处理,那么一定知道Matrix这个类.Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵,其内容如下: Matrix的对图像的处理可分为四类基本变换: Transla

一.背景 在我上一篇文章<Spring Cloud开发人员如何解决服务冲突和实例乱窜?>中提到使用服务的元数据来实现隔离和路由,有朋友问到能不能直接通过IP来实现?本文就和大家一起来讨论一下这个问题   二.可行性分析 要实现通过IP来隔离和路由的话有一个非常关键的点需要解决,就是怎样实现IP可辨识,意思就是如何区分那个IP是服务器上的,那个IP是开发人员本机的 如上图所示其实我们还是能找到规律可以辨识的,所以这个是可以行的! 开发人员本机IP - 其实就是客户端IP,也就是原始请求方的IP:

坐标轴 平移 旋转 缩放 重置坐标轴 矩阵操作 示例 1.坐标轴  OpenGL 使用的右手坐标系,从正面看原点,逆时针旋转被认为是正旋转. x轴:从左到右 y轴:从底部向上 z轴:从屏幕背向朝向前方   2.平移 public abstract void glTranslatef(float x ,float y, float z) 平移操作相当于对坐标值进行加减法

一.源码注释 /** * TreeMap基于NavigableMap 的一个红黑树的实现.TreeMap会根据比较器comparator对键值对的key进行比较进行排序,如果没有比较器就是用key的自然排序进行排序,这取决你用什么构造器 * TreeMap为containsKey.get.put和remove操作提供了保证的log(n)时间开销. * * TreeMap是非线程安全的,如果多个线程同时访问TreeMap,那必须在外部进行同步,以免出现线程安全问题. * 或者通过SortedMap

题目大意: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2119 向量旋转的推导 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ; double add(double a,double b) { ; return a+b; } struct P { double x,y; P()

目录 一.前言 二.傅里叶变换 1.傅里叶级数 2.傅里叶级数系数求解 2.1.求解方法 2.2.三角函数的正交性 2.3.系数求解过程 2.4.关于傅里叶级数的个人感悟 3.引入复指数 4.总结 三.离散傅里叶变换(DFT) 1.离散傅里叶变换的求解 2.C语言实现 3.引入复指数 4.什么是复平面 5.为什么DFT表达式里是负的 6.总结 四.快速傅里叶变换(FFT) 五.总结 一.前言 说来惭愧,本科专业是测控技术与仪器,四舍五入也算个电子信息人(虽然我不怎么承认,毕竟本科也没怎么听课,天