CV 空間變換

2021-10-01 23:19:00 字數 3423 閱讀 3494

對於乙個平面圖而言,它是多個畫素點的組合而成的。

除去顏色,只剩下一張灰度影象;就連黑白都去掉,它就只是一堆點集的二維陣列。

只是乙個帶有顏色和座標的點集。

影象變換,就是在不改變集合中點的顏色資訊的同時,去對各點的座標進行變換。

p oi

nt:(

x,y)

imag

e:s(

poin

t)tr

ansf

orm:

s0=f

(s

)\begin point &: (x, y)\\ \\ image &: (point) \\ \\ transform &: = f() \end

pointi

mage

tran

sfor

m​:(

x,y)

:s(p

oint

):s0

​=f(

s)​其中單個點的變換

p

=x \\ y \end \right. \rightarrow p_0 = \left\ x_0 \\ y_0 \end \right. =\left\ f(x) \\ g(y) \end \right.

p=x_0 = x \pm \hat x \\ y_0 = y \pm \hat y \end \right.

x_1 \\ y_1 \end \right] = \left[ \begin x_0 \\ y_0 \end \right] + \left[ \begin \hat x \\ \hat y \end \right]

[x1​y1

​​]=

[x0​

y0​​

]+[x

^y^​

​]填充額外常數項,使用齊次方程進行表示

[ x1

y1]=

[10x

^01y

^][x

0y01

]\left[ \begin x_1 \\ y_1 \end \right] = \left[ \begin 1 &0 & \hat x \\ 0 &1 & \hat y \end \right] \left[ \begin x_0 \\ y_0 \\ 1 \end \right]

[x1​y1

​​]=

[10​

01​x

^y^​

​]⎣⎡

​x0​

y0​1

​⎦⎤​

平移引數中,可變引數有兩個,為兩個自由度。

關於伸縮的話,有兩種伸縮辦法

x_1 = k_x x_0 \\ y_1 = k_y y_0 \end \right.

x_1 = k_x x_0 + \hat x\\ y_1 = k_y y_0 + \hat y \end \right. \rightarrow \left[ \begin x_1 \\ y_1 \end \right] = \left[ \begin k_x & 0 & \hat x \\ 0 & k_y & \hat y \end \right] \left[ \begin x_0 \\ y_0 \\ 1 \end \right]

假設線段長度為r &:\left\ x_0 = r\cos \\ y_0 = r \sin \end \right.\\ 並且 &:\left\ x_1 = r\cos(a+b) = r\cos a \cos b - r\sin a \sin b \\ y_1 = r\sin(a+b) = r\cos a \sin b + r \sin a \cos b \end \right.\\ 得到 &:\left\ x_1 = x_0 \cos a - y_0 \sin a \\ y_1 = x_0 \sin a + y_0 \cos a \end \right.\\ 齊次&:\left[ \begin x_1 \\ y_1 \end \right] = \left[ \begin \cos a & -\sin a \\ \sin a & \cos a \end \right]\left[ \begin x_0 \\ y_0 \end \right] \\ 加上平移&:\left[ \begin x_1 \\ y_1 \\ m \end \right] = \left[ \begin \cos a & -\sin a & \hat x\\ \sin a & \cos a & \hat y \end \right]\left[ \begin x_0 \\ y_0 \\ 1 \end \right] \end

假設線段長度

為r並且

得到齊次

加上平移

​:x_1 \\ y_1 \\ m \end \right] = \left[ \begin a & b & c\\ d & e & f \end \right]\left[ \begin x_0 \\ y_0 \\ 1 \end \right]

⎣⎡​x1​

y1​m

​⎦⎤​

=[ad

​be​

cf​]

⎣⎡​x

0​y0

​1​⎦

⎤​仿射變換和旋轉的區別可以模擬於縮放中的線性和非線性,這裡會出現比較大的變化。

其中的每個引數之間關聯不大,自由度由原來的4提公升為6,在這裡會喪失原圖的更多性質。

相較而言,之前的變換有如下性質

仿射變換之後,只遺留了保線性。

[ x1

y1m]

=[ab

cdef

ghi]

[x0y

01

]\left[ \begin x_1 \\ y_1 \\ m \end \right] = \left[ \begin a & b & c\\ d & e & f \\ g & h & i \end \right]\left[ \begin x_0 \\ y_0 \\ 1 \end \right]

⎣⎡​x1​

y1​m

​⎦⎤​

=⎣⎡​

adg​

beh​

cfi​

⎦⎤​⎣

⎡​x0

​y0​

1​⎦⎤

​投影變換相較於之前的變換,使用的是三階的變換矩陣。

變換的效果不再侷限於2d2d

2d,3 d3d

3d變換帶有空間的透視感。但是丟失了最後的保線性。

從變換矩陣上看,總共有九個自由度,但是變換矩陣a

aa需要滿足如下條件

a at

=e

a a^t = e

aat=

e所以投影變換的自由度為8,需要四個點才能進行確定。

其中所說的自由度可以簡單的理解為變換矩陣中的未知數個數。

因為改變其中乙個,變換都會發生改變,自由度也就是改變變換方式的維度。

需要確定的點的個數,主要取決於求解變換矩陣未知數的點的個數。

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