仿射变换

三维仿射变换矩阵平移量为 ( a , b , c ) (a,b,c) (a,b,c)的平移变换矩阵是： [ 1 0 0 a 0 1 0 b 0 0 1 c ] \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & a\\ 0 & 1 & 0 & b\\ 0 & 0 & 1 & c \end{bmatrix} 100010001abc

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【每天学点AI】实战仿射变换在人工智能图像处理中的应用想象一下，当你拿起手机拍摄一张风景照时，由于角度或设备本身的限制，照片可能会有点歪斜或者变形。这时候，你是否希望有一种方法可以简单地“拉直”这张照片，让它看起来更加完美？或者，在构建虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的世界时，如何让虚拟的东西自然地融入真实环境中？这些都可以靠仿射变换实现。

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项目实战：Qt+OpenCV仿射变换工具v1.1.0（支持打开图片、输出棋盘角点、调整偏移点、导出变换后的图等等）若该文为原创文章，转载请注明出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/143105881

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使用opencv实现图像的畸形矫正：仿射变换在图像处理中，经常需要对图像进行各种操作如平移、缩放、旋转、翻转等，这些都是图像的仿射变换。图像仿射变换又称为图像仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。通常图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换，仿射变换需要一个M矩阵实现，但是由于仿射变换比较复杂，很难找到这个M矩阵.

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机器学习笔记之最优化理论与方法(三)凸集的简单认识(下)继续凸集的简单认识(上)进行介绍，本节将介绍凸集的基本性质以及相关定理。关于凸集 ( Convex Set ) (\text{Convex Set}) (Convex Set)的定义可简单表述为：可行域 C \mathcal C C中任意两点间的连线，其连线上的任意一点仍在可行域 C \mathcal C C范围内。对应数学符号表示如下： ∀ x , y ∈ C ; ∀ λ ∈ [ 0 , 1 ] ⇒ λ ⋅ x + ( 1 − λ ) ⋅ y ∈ C \forall x,y \in \mathcal C