SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。
OpenCV提供了warpAffine函数实现图片仿射变换功能，我们可以利用这个函数实现图像旋转，函数原型为：
这是有关创建自定义可脚本渲染管道的系列教程的第13部分。这次，我们将添加各种用于颜色分级的工具。
读TensorFlow相关代码看到了STN的应用，搜索以后发现可替代池化，增强网络对图像变换(旋转、缩放、偏移等)的抗干扰能力，简单说就是提高卷积神经网络的空间不变性。
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
泊松融合是图像融合处理效果最好的算法，其来自于2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》。以这篇文章为发端，很多大神提出了一系列的优化算法。2009年, Zeev Farbman 在的SIGGRAPH上面提出的基于Mean-Value Coordinates方法的泊松融合加速算法《Coordinates for Instant Image Cloning》（文献二）。在这篇文章中，泊松方程被转换成拉普拉斯方程，并且提出了用均值坐标Mean-Value Coordinates来近似求解这个方程，从而达到实时运算的效果。
该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。
这是渲染系列的第二篇文章，第一篇讲述的是矩阵，这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
本文翻译自《Up-sampling with Transposed Convolution》，这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释，这里将其翻译为中文，以飨国人。如有谬误，请联系指正。转载请注明出处。
下面介绍的图像操作假设你已经知道了为什么需要用矩阵构造才能实现了（上面那个博客有介绍为什么）。那么关于偏移很简单，图像的平移，沿着x方向tx距离，y方向ty距离，那么需要构造移动矩阵：
本文是 Python 系列的 SciPy 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
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。
Unity内置的雾效需要在每个shader中分别编写，造成了极大的不便。这里利用屏幕后处理产生可单独控制且自由度更高的雾效。
https://developer-public-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/column/column/10335061/20230218-2d58b817.png
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。
本文介绍了如何使用OpenGL ES创建2D图形和3D世界，包括2D图形的绘制和3D世界的构建。通过使用OpenGL ES，开发者可以更高效地开发高性能的移动游戏和应用，同时可以节省GPU资源。
图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系能够实现下面两种计算：
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。
有很多种方式可以描述旋转，但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题，当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题，在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵，便于程序计算。
机器或者说计算机只理解数字，我们所有的而计算，计算机都会将这些转换成某种方式数字表示进行处理，使这些机器能够通过从数据中学习而不是像编程那样的预定义指令来解决问题。
Transformer自诞生以来就席卷了NLP领域，因为它具有对序列中复杂依赖关系进行建模的优越能力。尽管基于Transformer的预训练语言模型(PLM)在几乎所有NLP任务中都取得了巨大成功，但它们都有预设的长度限制，因此很难将这种成功扩展到见过数据以外的更长的序列，即长度外推问题。为了增强Transformer的长度外推，人们提出了大量的可外推的位置编码。
>> [x y]=meshgrid(a,b) x = 1 2 3 1 2 3 1 2 3 y = 2 2 2 3 3 3 4 4 4
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。
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。
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一：图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像，类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像，类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小，如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
Quasi-Newton Method (拟牛顿法)。在介绍无约束优化问题之前，我们首先会从直观上引入无约束优化的概念，并在此基础上引入解这类问题的两个重要概念：步长和方向。由步长的选择引入重要概念 line search，由方向的选择引入重要概念 Quasi-Newton Method。因此本篇介绍文档主要分为以下几个部分：无约束优化问题引入，Line Search，Quasi-Newton Method 和算法总结。
$1\times{1}$ 卷积，与标准卷积完全一样，唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ，也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系，而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ，通道数也为3时，使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算，最终就会得到与输入矩阵尺寸相同，通道数为4的输出矩阵，如 图1 所示。
在Python科学计算领域，SciPy是一个非常重要的库。它提供了许多用于数值计算、优化、积分、统计和许多其他科学计算任务的功能。SciPy构建在NumPy之上，为数学、科学和工程领域的广泛问题提供了高效的解决方案。本教程将介绍SciPy的主要功能和用法，并提供一些示例以帮助您快速入门。
1、创建模型的Optimization选项模拟（2022.5.16日）
非关键字参数有src, M, dsize，分别表示源图像，变换矩阵，变换后的图像的长宽
物体的 3D 形状测量有许多应用领域，如机器人，3D接口、存档和复制等，而 3D 扫描仪已经商用。尽管如此，现存大多数 3D 形状测量系统捕获多个子帧，来测量单个深度图或单个点云，帧速率仅为 30 fps。这种方法在测量动态对象时，系统可能会因子帧之间的模糊或位移而导致噪声和误差。因此，需要单帧高速测量方法来处理移动或变形的目标，例如传送带上的产品、手势和非刚体。另一方面，在仅具有单帧的基于三角测量的方法中，测量的 3D 点云将是稀疏的，因为它难以获得密集的对应关系。而在使用飞行时间 (ToF)相机的情况下，由于散粒噪声，单帧深度的精度也相对较低。因此，为了实现对动态物体的密集、准确和高速的 3D 形状测量，不仅需要简单地在单帧中加速过程，还需要用别的方式提升测量精度和效率。
论文标题：Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited
仿射变换，即在二维平面内，对象进行平移(Translation)、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和斜切(Shear)等操作。
普通的CNN能够显示的学习平移不变性，以及隐式的学习旋转不变性，但attention model 告诉我们，与其让网络隐式的学习到某种能力，不如为网络设计一个显式的处理模块，专门处理以上的各种变换。因此，DeepMind就设计了Spatial Transformer Layer，简称STL来完成这样的功能。
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。 理论上，作者希望可以减少CNN的训练数据量，以及减少做data argument，让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进，也就是对卷积结构作出更多变化，还是比较有创意的。 背景知识：仿射变换、双线性插值 在理解
在语义分割的预测过程中，我们需要对每个像素进行目标检测，那就出现一个问题，我们先是对输入的图像通过二维卷积神经网络进行不断的高宽减半的压缩，最后得到一个预测，但我们如果需要对每个像素进行识别，就要通过预测反推每个像素里面的类别。举个例子，我们对猫狗识别时，我们不仅仅要识别猫在哪，还要将关于猫的每个像素给识别出来，这时就要求我们需要用到转置卷积。转置卷积可以使得图像不断变大，使得我们生成的图像和原始图像具有相同大小，那么我们就能够狠方便的进行语义分割。
在 OpenGL ES 图形图像处理中，会经常遇到一种情况：如何将一个超大的数组传给着色器程序？
最近的工作开始探索稀疏视图新视图合成，特别是专注于从有限数量的具有已知相机姿势的输入图像（通常为2-3）生成新视图。其中一些试图在 NeRF 中引入额外的先验，例如深度信息，以增强对稀疏视图场景中 3D 结构的理解。然而，由于在少数视图设置中可用的信息有限，这些方法难以为未观察到的区域生成清晰的新图像。为了解决这个问题，SparseFusion 和 GenNVS 提出学习扩散模型作为图像合成器，用于推断高质量的新视图图像，并利用来自同一类别内其他图像的先验信息。然而，由于扩散模型仅在单个类别中进行训练，因此它在生成看不见的类别中的对象时面临困难，并且需要对每个对象进行进一步的提炼，这使得它仍然不切实际。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事，但是其实这个东西并没有这么难懂，可以说主要是之前别人写的公式太吓人，小编很久以前第一次接触的也是被吓晕了！所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。
在图形学中，Texturing是一个将物体表面绘制上图像或者其他数据的过程。纹理贴图通过修改物体表面的渲染效果，达到一种更加真实渲染的目的。
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架，用于解决大多数视觉任务。
径向（Radial Direction）是指沿半径的直线方向，或垂直于轴的直线方向1。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一个取值仅依赖于到原点距离的实值函数2。在机器学习中，RBF 常被用作支持向量机的核函数。而我们在这里主要讨论 RBF 应用于插值的情况。
前两章，其实我们已经明白了绘制平面图形的套路了。 接下来我们按照套路继续画其他的图形。
近期，在使用SciPy库的过程中，你可能会遇到一个名为"AttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array' has no attribute '__reduce_cython'"的错误。这篇博客将向你展示如何解决这个问题，并帮助你顺利继续使用SciPy库。
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