我们将这些切换方法称为动态投影和地理变换。 ? 投影数据 ? 使用投影工具时,输入数据,工具可以将其从当前坐标系转换为另一个坐标系。 ?...动态投影 ? 动态投影执行与投影工具相同的过程,只是数据不会改变。它只是临时显示在新的坐标系中。 当您的数据位于与地图不同的坐标系中时,动态投影是 ArcGIS 用来解决冲突的方法。...地理变换是将您的地理坐标(纬度和经度)从一个 GCS 转换为另一个 GCS 的计算,以便它们会在正确的位置绘制。...使用动态转换有一些缺点。他们减慢了软件的速度。转换 GCS 仍然需要大量工作,即使它不是手工完成的。动态转换也会引入可能的不一致,因为有很多选择。 除非需要,否则不建议使用动态转换。...您还可以使用创建自定义地理变换工具。 有关如何使用此工具的示例,可以查阅 ArcMap 添加新坐标系定义。 ?
1 import UIKit 2 3 class ViewController:UIViewController { 4 5 override func...
可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等,如下图: ?...具体到二维的仿射变换的计算如下: ? 几种典型的仿射变换如下: 平移变换 Translation 将每一点移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为: ?...平移变换是一种“刚体变换”,rigid-body transformation,就是不会产生形变的理想物体。 效果: ?...缩放变换(Scale) 将每一点的横坐标放大(缩小)至sx倍,纵坐标放大(缩小)至sy倍,变换矩阵为: ? 变换效果如下: ? 剪切变换(Shear) 变换矩阵为: ?...旋转变换(Rotation) 目标图形围绕原点顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为: ? 效果: ? 组合 旋转变换,目标图形以(x, y)为轴心顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为: ?
图像的Census变换 Census变换属于非参数图像变换的一种,它能够较好地检测出图像中的局部结构特征,如边缘、角点特征等。...传统Census变换的基本思想是:在图像区域定义一个矩形窗口,用这个矩形窗口遍历整幅图像。...选取中心像素作为参考像素,将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较,灰度值小于或等于参考值的像素标记为0,大于参考值的像素标记为1,最后再将它们按位连接,得到变换后的结果,变换后的结果是由...Census变换的实质是将图像像素的灰度值编码成二进制码流,以此来获取邻域像素灰度值相对于中心像素灰度值的大小关系。变换过程可通过如下公式表达: ? ? ...如上图所示可以分别得到两幅Census变换后的图像,在立体匹配的计算匹配代价部分可以利用这两幅图像计算图像的匹配程度,通常是计算汉明距离hammingDst。
本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容,重点介绍 Opencv 中的通用变换操作。 概述 我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。...本质上,这两种变换有着相似的特性:它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上,其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换,而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。...cv2.warpPolar() 图像的极坐标变换函数(包含线性极坐标和对数极坐标变换) 官方文档 函数使用 cv2.warpPolar( src, # 源图像 dsize, #...:cv2.WARP_INVERSE_MAP(16):不设置表示表示极坐标变换或对数极坐标变换,设置为反变换 变换模式:cv2.WARP_POLAR_LINEAR 表示普通的极坐标变换,cv2.WARP_POLAR_LOG...cv2.remap() 用于常规图像的重绘,应用通用几何变换。
文章目录 一、绘制三角形 二、选中矩阵设置 三、矩阵缩放变换 四、矩阵旋转变换 五、矩阵平移变换 六、相关资源 一、绘制三角形 ---- 先绘制一个三角形 , 矩阵变换的主题就是该三角形 ; OpenGL...) glMatrixMode(GL_MODELVIEW); // ( 设置模型矩阵值 ) , 这里设置的是单位矩阵 glLoadIdentity(); 下面讲的 旋转 , 平移 , 变换..., 都是针对模型视图矩阵进行的操作 ; 三、矩阵缩放变换 ---- 渲染时先设置单位矩阵 , // 设置单位矩阵 glLoadIdentity(); 然后调用 glScalef 方法设置缩放矩阵...glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); } 执行效果 : 对比 ( 一 ) 中的三角形 , 增加了 2 倍 ; 四、矩阵旋转变换...// 如果对应值设置为 1 , 则绕该轴旋转 // 这里设置的是绕 z 轴旋转 30 度 //glRotatef(30.0f, 0.0f, 0.0f, 1.0f); // 平移变换
仿射变换保证物体形状的“平直性”和“平行性”。透视变换不能保证物体形状的“平行性”。仿射变换是透视变换的特殊形式。...将透视变换写成3*3矩阵形式,即为M; 以下面这张图为例,实现仿射变换,包括旋转,平移,缩放,剪切,以图像中心为变换中心; 仿射变换 ?...错切变换(剪切变换): Mat M=Mat::eye(3,3, CV_32FC1); float alpha=PI/12; float tx=0; float ty=0;...透视变换(透视变换不保证平行性) Mat M=Mat::eye(3,3, CV_32FC1); float alpha=0; float tx=0; float ty=0;
本文按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>小波变换的顺序,记录傅里叶变换到小波变换的演化过程。 一、傅里叶变换 傅里叶变换的不足: 对非平稳过程,傅里叶变换存在局限性。...三、小波变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!没错,小波变换就有着这样的思路。...这样不仅能够获取频率,还可以定位到时间了~ 回顾傅里叶变换 来我们再回顾一下傅里叶变换吧,没弄清傅里叶变换为什么能得到信号各个频率成分的同学也可以再借我的图理解一下。...做傅里叶变换只能得到一个频谱,做小波变换却可以得到一个时频谱!...↑:时域信号 ↑:傅里叶变换结果 ——此图像来源于“THE WAVELET TUTORIAL” ↑:小波变换结果 小波还有一些好处,比如,我们知道对于突变信号,傅里叶变换存在吉布斯效应,我们用无限长的三角函数怎么也拟合不好突变信号
笔记-印象笔记->小波变换篇 存在着大量的小波变换,每个适合不同的应用。...完整的列表参看小波相关的变换列表,常见的如下: 连续小波变换(CWT) 离散小波变换(DWT) 快速小波转换(FWT) 小波包分解(Wavelet packet decomposition) (WPD)...Cohen-Daubechies-Feauveau小波,有时称为“多贝西”9/7 (Daubechies 9/7)或CDF9/7 哈尔小波转换 Vaidyanathan滤波器(24) Symmlet 复小波变换...连续小波 墨西哥帽小波 厄尔米特小波 厄尔米特帽小波 复墨西哥帽小波 Morlet小波 修正Morlet小波 Addison小波 希尔伯特-厄尔米特小波 小波变换matlab 工具箱应用: 在command
坐标空间转换一定涉及到一个相对的父坐标系与子坐标系,坐标变换就是在父空间与子空间之间对点和矢量进行变换。...因为对向量做平移变换没有意义,所以需要对向量进行坐标变换时,仅需要提取坐标变换矩阵地前三行前三列即可,也就是: 我们常用这个矩阵对法线方向、光照方向进行空间变换。...而模型变换的变换矩阵就表示如何对模型进行旋转、缩放、平移。...,这就是投影变换。...至此,通过模型变换到屏幕变换,实现了将3D场景投影到了2D屏幕上。
一般傅里叶变换与反变换的公式是成对儿给出的。...1、如果正变换 前有系数1/2*π,则反变换 前无系数2、如果正变换 前无系数,则反变换 前有系数1/2*π3、正、反变换 前. 1.傅里叶正变换2.傅里叶逆变换 常用的就可以了 问题是我找不到教材书了啊...大概最常用的输10个左右就ok了 连续傅里叶变换 一般情况下,若“傅立叶变换”一词的前面未加任何限定语,则指的是“连续傅里叶变换”。...变换是将连续的时间域信号转变到频率域;它可以说是laplace变换的特例,laplace变换是fourier变换的推广,存在条件比fourier变换要宽,是将连续的时间域信号变....快速傅氏变换(FFT)是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没.
Haar变换 这是小波变换的第二篇,我们继续谈Haar变换。在第一篇中,我们介绍了一位情况下的Haar变换,这篇博文中主要介绍二维Haar变换。...最后,通过一个图像压缩的案例说明二维Haar变换的应用。...步骤是这样的:(1)首先,沿着矩阵的每一行做一维的Haar变换;(2)然后,沿着矩阵的每一列做一维的哈尔变换;(3)对于每个低频分量矩阵(近似信息)重复步骤(1)和(2)直到完成指定的等级划分。...明白了基本原理,下面我们来进行实际计算,对于fff,(如果不清楚如何做一维高频和低频分解,可参看博文《小波变换一之Haar变换》) 第一次行分解得到低频信息L=[3211213213232527262]...MATLAB实现 下面是使用MATLAB实现上面变换的代码,有兴趣的童鞋可以参考一下。
小波变换三之Haar变换 什么是基(Basis) 数学上有一个常用神秘专有名词“基”,那么什么是“基”呢?...Haar小波基 其实,小波变换也是有“基”的。我们先直观来看,然后给出形式化的定义。...看例子,对于一个信号f = {4, 6, 10, 12, 8, 6, 5, 5},我们可以通过在《小波变换一之Haar变换》中讲述的方法计算其第一层的变换结果,我们也可以通过“基”辅助计算。...{2}}, \cdots, 0) \ W_{N/2}^1 = (0, 0, 0, 0, \frac{1}{\sqrt{2}}, -\frac{1}{\sqrt{2}})\end{matrix} 所以,变换以后的细节系数为...母小波和父小波 在小波变换中有两个重要的术语:母小波(mother wavelet)和父小波(father wavelet),而我们的小波基就是由父小波和母小波经过平移和缩放得到的。
=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',0)#原始图像 f=np.fft.fft2(img) fshift=np.fft.fftshift(f)#傅里叶变换...plt.subplot(122) plt.imshow(magnitude_spectrum) plt.title('img') plt.axis('off') plt.show() 算法:傅里叶变换是将图像分解为正弦分量和余弦分量...数字图像经过傅里叶变换后,得到的频域值是复数。傅里叶变换是从频域的角度完整地表述时域信息。...对图像进行傅里叶变换后,获取图像中的低频和高频信息,低频信息对应图像内变化缓慢的灰度分量,高频信息对应图像内变化越来越快的灰度分量,是由灰度的尖锐过渡造成的。...傅里叶变换应用在图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩和加密等领域。
最近测试了下腾讯云的人像变换接口,文档地址在这边可以点击查看 image.png 打开接口文档后可以下载sdk测试使用, image.png 源码安装只需要把对应jar包放到项目里即可 image.png...AgeInfo[] ageInfos1 = new AgeInfo[1]; AgeInfo ageInfo1 = new AgeInfo(); //输入要变换的年龄.../1258277710/1620704362827/Gnv0EIF2qld9Z", "RequestId":"323bc1e6-6597-40a8-9036-b0619a634d4f" } 变换的效果如图
注: 小波变换系列博文打算记录自己学习小波变换的心路历程,每篇博文尽量简短,宗旨是用最少的数学公式说明白如何使用小波变换 我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com...invite_code=1roiym8d609t1 Haar变换 案例一简单一维信号变换 下面是一个一维信号(一组数):f={2,2,2,4,4,4}f = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}f=...ddd相减,求平均,然后乘以2\sqrt{2}2) 我们可以得到结果if={2,2,2,4,4,4}if = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}if={2,2,2,4,4,4} 这样就是Haar变换的逆变换...我们可以通过案例一种描述的方法进行Haar变换,我们这里对f(t)f(t)f(t)信号进行两次Haar变换,如下图所示: ?...变换的结果如下(感兴趣的朋友可以使用Mathematica或者MATLAB是一样,这两个数学软件都提供了对Haar变换的直接支持): ? 好了,这一节先到这里,我们以后有时间慢慢聊!
牛牛有一个数组,里面的数可能不相等,现在他想把数组变为:所有的数都相等。问是否可行。 牛牛可以进行的操作是:将数组中的任意一个数改为这个数的两倍。 这个...
低频位于频率变换图像的中心。 这些示例的变换图像显示实心图像具有大多数低频分量(如中心亮点所示)。 条纹转换图像包含白色和黑色区域的低频以及这些颜色之间的边缘的高频。...条纹变换图像也告诉我们这些频率有一个主导方向; 垂直条纹由穿过频率变换图像中心的水平线表示 # Read in an image image = cv2.imread('images/birds.jpg...你可以在变换图像的中心看到一个亮点,它告诉我们图像的很大一部分是低频的; 这是有道理的,因为鸟类和背景的身体是纯色。...变换图像还告诉我们这些频率有两个主导方向; 垂直边缘(来自鸟的边缘)由穿过频率变换图像中心的水平线表示,水平边缘(来自鸟头的分支和顶部)由穿过中心的垂直线表示。
rotated = cv2.warpAffine(image,M,(w,h)) cv2.imshow("Rotated by -90 Degrees",rotated) cv2.waitKey(0) 仿射和透视变换矩阵...matplotlib import pyplot as plt import numpy as np img = cv.imread('1.jpg') rows,cols,ch = img.shape #指定对应变换点...pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) #得到仿射矩阵 M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2) #实现仿射变换...dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows)) #输出显示原图和变换图像 plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input...0,0], [360,0], [0,420], [360,420]]) # 计算得到转换矩阵 M = cv.getPerspectiveTransform(points1, points2) # 实现透视变换转换
牛牛想对一个数做若干次变换,直到这个数只剩下一位数字。 变换的规则是:将这个数变成 所有位数上的数字的乘积。比如285经过一次变换后转化成2*8*5=80....问题是,要做多少次变换,使得这个数变成个位数。 输入描述: 输入一个整数。小于等于2,000,000,000。 输出描述: 输出一个整数,表示变换次数。
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