本文收集一些基础的知识，本文的逻辑是在 WPF 框架下实现，有包含了默认的坐标系以及默认类型定义。对于 WPF 系的包括 Xamarin 和 UWP 都适合
以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换，当时主要是自己固定的变换坐标点，所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换，实现的思路通过检测主体的轮廓，使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换。
一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。 可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
相信各位写文章的朋友平时肯定都有画图的需求，笔者平时用的是一个在线的手绘风格白板--excalidraw，使用体验上没的说，但是有一个问题，不能云端保存，不过好消息它是开源的，所以笔者就在想要不要基于它做一个支持云端保存的，于是三下两除二写了几个接口就完成了--小白板，虽然功能完成了，但是坏消息是excalidraw是基于React的，而且代码量很庞大，对于笔者这种常年写Vue的人来说不是很友好，另外也无法在Vue项目上使用，于是闲着也是闲着，笔者就花了差不多一个月的业余时间来做了一个草率版的，框架无关，先来一睹为快：
正椭圆的外接矩形可以直接根据椭圆中心以及长短半轴确定，但一般的斜椭圆就要复杂一些，本文记录计算斜椭圆外接矩形的过程。 问题描述 image.png 如上述动图所示，给定一个一般但中心为原点的椭圆，长半轴 a， 短半轴 b，角度 \alpha。 需要求得在给定 a,b,\alpha 下椭圆的外接矩形，可以将问题简化为在给定数据下求图中 height 变量。 一般化方程 正椭圆方程为： image.png 当顺时针旋转角度 \alpha 后，x,y 值可以表示为： image.png 带入正椭圆
目录 4.4 编程实例——三角形与矩形变换及动画 4.4.1 自定义矩阵变换实例——三角形变换 4.4.2 OpenGL几何变换实例——矩形变换 4.4.3 变换应用实例——正方形旋转动画 4.4
题目：给定三维下三个点 v0(2.0, 0.0, −2.0), v1(0.0, 2.0, −2.0), v2(−2.0, 0.0, −2.0)，需要将这三个点的坐标变换为屏幕坐标并在屏幕上绘制出对应的线框三角形。
场景： 矩形绕原始的中心点旋转后，再调整宽高，这个时候原始点其实已经发生变化，但是旋转角度未变，我们需要计算新的原始点。
本文是对《可视化拖拽组件库一些技术要点原理分析》的补充。上一篇文章主要讲解了以下几个功能点：
使用opencv对图像进行旋转的代码随手一搜即得，但是有些旋转后图像会不完整，有些只给出代码并未解释其实现原理。本文会详细介绍如何使用opencv实现图像旋转得到完整图像，以及其中的实现原理。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf
原来的文章《C++ OpenCV透视变换改进---直线拟合的应用》，通过RotatedRect旋转矩形获取到透视变换的4个点，再进行透视变换。结果昨天重新运行程序的时候发现透视变换后的图像坐标点是不对的，图像过完全不一样了。
在数字孪生可视化场景中，当摄像机看向目标物体时，一般将物体中心点作为 “看点” 的 target 位置。我理解的就是像我们拍摄时摄像机看向物体的最佳角度。
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。希望把这些知识分享给初学者。
它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。
发布于 2017-11-20 16:20 更新于 2017-11-22 13:24
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
获取车牌轮廓上的点集后，可用cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息，使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。
上一篇我做了一个在线白板！给大家介绍了一下矩形的绘制、选中、拖动、旋转、伸缩，以及放大缩小、网格模式、导出图片等功能，本文继续为各位介绍一下箭头的绘制、自由书写、文字的绘制，以及如何按比例缩放文字图片等这些需要固定长宽比例的图形、如何缩放自由书写折线这些由多个点构成的元素。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
最近我在维护一个用于平面设计的编辑器项目。在编辑器的画布上，图片是支持拖拽、旋转和裁切的，像这样：
导语 | 后处理（Post-processing），是针对原有的游戏画面进行算法加工，达到提升画面质量或增强画面效果的技术，可通过着色器Shader程序实现。 一、概述 变形特效是处理和增强画面效果的一类后处理技术，经常被应用在各类相机短视频app特效中，如美颜瘦身、哈哈镜特效。 本文主要从各类美颜相机中梳理了以下几种常用的变形特效： 局部扭曲 (twirl effect) 局部膨胀 (inflate effect) 任意方向挤压 (pinch effect) 其中，扭曲可用在眼睛的局部旋转，膨胀
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
公司最近有一个需求，是打算做一个轮播图的展示界面，不过和传统意义上不同，并非是在手机app的顶部展示几张定时切换的固定大小宽高的图片，而是中间长方形，两边向里倾斜，形成对称感的特殊界面，如下图：
特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：
后处理(Post-processing)，是针对原有的游戏画面进行算法加工，达到提升画面质量或增强画面效果的技术，可通过着色器Shader程序实现。
随着各行业对计算机依赖性的日益提高，计算机信息系统的发展使得作为其网络设备、主机服务器、数据存储设备、网络安全设备等核心设备存放地的计算机机房日益显现出它的重要地位，而机房的环境和动力设备如供配电、UPS、空调、消防、保安等必须时时刻刻为计算机信息系统提供正常的运行环境。一旦机房环境和动力设备出现故障，对数据传输、存储及系统运行的可靠性构成威胁。如果故障不能及时处理，就可能损坏硬件设备，造成严重后果。对于银行，证券，海关，邮局等需要实时交换数据的单位的机房，机房管理更为重要，一旦系统发生故障，造成的经济损失更是不可估量。因此许多机房的管理人员不得不采用24小时专人值班，定时巡查机房环境设备，这样不仅加重了管理人员的负担，而且更多的时候，不能及时排除故障，对事故发生的时间无科学性的管理。而在现如今工业4.0的改革崛起，工业互联网和 5G 等新基建的发展下，工业管控在可视化系统的搭载上越来越广泛，比起传统的机房，智能机房在节省很多人力劳力的基础上，还带来更稳定的环境保障。
业务中涉及图片的制作和审核功能，审核人员需要在图片中进行标注，并说明存在的问题，标注过程中需要支持放大缩小，移动等交互，将业务剥离，这个需求，可以定义为实现一个图片标注功能。
论文题目： Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection
但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式：
相关函数介绍 1. Point 该数据结构表示了由其图像坐标 和 指定的2D点。可定义为： Point pt; pt.x = 10; pt.y = 8; 或者 Point pt = Point(10, 8); 2. Scalar 表示了具有4个元素的数组。次类型在OpenCV中被大量用于传递像素值。 本节中，我们将进一步用它来表示RGB颜色值（三个参数）。如果用不到第四个参数，则无需定义。 我们来看个例子，如果给出以下颜色参数表达式： Scalar( a, b, c ) 那么定义的RGB颜色值为：Red =
我开发的图形编辑器，原本选中图形是基于选区是否完全包含对应图形来判断其是否被选中，使用的是矩形包含判断。
圆形转盘的运用场景常见的有：抽奖转盘、圆形菜单列表、热点客户端环状列表等等。对于圆形转盘的编码实现，主要难点除了手势的触摸控制之外，就在于旋转角度的计算了。下面是旋转角度计算的解决办法： 一、运用Math类的三角函数，计算视图旋转到某个角度时的x坐标和y坐标，此时旋转的圆心是转盘的中心点； 二、运用Path类和Matrix类，对指定文本或图像做旋转操作，此时旋转的圆心是文本或图像的中心点； 三、刷新整个转盘的视图，对于继承自View的视图，直接调用postInvalidate方法即可。对于继承自ViewGroup的视图容器，情况要复杂些，大致得进行以下步骤处理： 1、先删除下面的所有视图，然后添加新的视图，最后请求刷新布局。具体代码示例如下：
Jacobi方法用于求实对称阵的全部特征值、特征向量。对于实对称阵 A，必有正交阵 Q ，使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵，其主对角线元素λii是A的特征值，正交阵Q的第j列是A的第i个特征值
WACV2021的一篇文章，将CenterNet的方案用到了旋转物体的检测中，设计了一种精巧的旋转框表达方式，免去了设计anchor麻烦，效果也非常好，而且代码也开源了。
l 认识AutoCAD的应用领域，让学生了解软件的专业特点及在校的优势，认识本专业在国内的发展历程及毕业后的前景。
本文实例讲述了Android编程实现RotateAnimation设置中心点旋转动画效果。分享给大家供大家参考，具体如下：
*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝
上个月，百度飞桨团队开源了其最新SOTA通用检测模型——PP-YOLOE+，COCO数据集精度达54.7mAP，其l版本相比YOLOv7精度提升1.9%，V100端到端(包含前后处理)推理速度达42.2FPS，文章回顾请戳：
本文主要是总结一下web页面中的旋转矩形的碰撞检测，碰撞算法本身并不难，只是需要注意web坐标系在计算中的影响。碰撞检测应该是在游戏等场景中很常见且基础的功能，本文记录了在JavaScript API GL遇到了这类碰撞问题的调研和实现的过程。
其中涉及到的设备有冷却塔、水泵、螺杆机、离心机 、分水器（集水器）、阀门，以及管路。 其中冷却塔，水泵，螺杆机，离心机都有停机/开机状态，开机状态下要有叶轮转动效果。
鼠标左键按住旋转 : 在 Unity 旋转 游戏物体 GameObject 时 ,
其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。
/* 三维旋转变换，参数：旋转轴（由点p1和p2定义）和旋转角度（thetaDegrees）*/
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。
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