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计算机视觉中的数学:几何变换与矩阵运算详解

  • 25-04-24 09:21
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计算机视觉中的数学:几何变换与矩阵运算详解

  • 一、前言
  • 二、基础数学概念回顾​
    • 2.1 向量与向量运算​
      • 2.1.1 向量的定义​
      • 2.1.2 向量运算​
    • 2.2 矩阵基础​
      • 2.2.1 矩阵的定义与表示​
      • 2.2.2 矩阵运算​
  • 三、几何变换基础​
    • 3.1 平移变换​
      • 3.1.1 原理​
      • 3.1.2 代码示例(Python + OpenCV)​
    • 3.2 缩放变换​
      • 3.2.1 原理​
      • 3.2.2 代码示例(Python + OpenCV)​
    • 3.3 旋转变换​
      • 3.3.1 原理​
      • 3.3.2 代码示例(Python + OpenCV)​
  • 四、复杂几何变换与矩阵运算​
    • 4.1 仿射变换​
      • 4.1.1 原理​
      • 4.1.2 代码示例(Python + OpenCV)​
    • 4.2 透视变换​
      • 4.2.1 原理​
      • 4.2.2 代码示例(Python + OpenCV)​
  • 五、几何变换与矩阵运算的应用​
    • 5.1 图像配准​
    • 5.2 目标检测与识别​
    • 5.3 三维重建​
  • 六、总结​
  • 致读者一封信

计算机视觉中的数学:几何变换与矩阵运算详解,计算机视觉致力于让计算机模拟人类视觉系统,理解和解释图像与视频中的内容。在这一复杂的领域中,数学作为核心驱动力,为各种算法和技术提供了坚实的理论基础。几何变换和矩阵运算贯穿于计算机视觉的众多任务,从图像的预处理、特征提取到目标识别与追踪等,它们帮助我们对图像中的物体进行位置、形状和方向的调整与分析,实现对视觉场景的精确理解和处理。

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一、前言

        计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测

接合作/推广/毕设/测评等,欢迎!
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注:本文转载自blog.csdn.net的xcLeigh的文章"https://blog.csdn.net/weixin_43151418/article/details/147001192"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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