一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像,如果画面过大或过小,都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候,会发生一些几何畸变,例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时,需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时,需要进行三维到二维平面的投影建模。因此,图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标: 齐次坐标表示是计算机图形
近年来,可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
今日,TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics,该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统,可利用大量无标注数据,解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题,助力自监督训练。
导读:报告包括概述篇、技术篇、人才篇、会议篇、应用篇、趋势篇,本文截取概述篇部分内容。
LiveVideoStack:蔡锐涛你好,能否简要介绍下自己,包括目前的主要工作及关注领域?
上一篇里说“矩阵是运动的描述”,到现在为止,好像大家都还没什么意见。但是我相信早晚会有数学系出身的网友来拍板转。因为运动这个概念,在数学和物理里是跟微积分联系在一起的。我们学习微积分的时候,总会有人照本宣科地告诉你,初等数学是研究常量的数学,是研究静态的数学,高等数学是变量的数学,是研究运动的数学。大家口口相传,差不多人人都知道这句话。但是真知道这句话说的是什么意思的人,好像也不多。简而言之,在我们人类的经验里,运动是一个连续过程,从A点到B点,就算走得最快的光,也是需要一个时间来逐点地经过AB之间的路径,这就带来了连续性的概念。而连续这个事情,如果不定义极限的概念,根本就解释不了。古希腊人的数学非常强,但就是缺乏极限观念,所以解释不了运动,被芝诺的那些著名悖论(飞箭不动、飞毛腿阿喀琉斯跑不过乌龟等四个悖论)搞得死去活来。因为这篇文章不是讲微积分的,所以我就不多说了。有兴趣的读者可以去看看齐民友教授写的《重温微积分》。我就是读了这本书开头的部分,才明白“高等数学是研究运动的数学”这句话的道理。
图像是什么?这个问题大家都有自己的答案。我的答案是,图像是一门语言,是人类文明的象征。
计算机图形学(computer Graphics) 是研究计算机世界中图形的学问。
太極(Taichi)是一个开源的计算机图形库,它旨在提供易于使用的计算机图形学基础架构,并提供了 40 多份计算机图形学重要研究的实现。出于效率的考虑,太極本身是由 C++ 构建的,但用 Python 包装了接口。
谈及“计算机图形学”,可能很多人会觉得很有距离感,或者和计算机视觉、图像处理等学科混淆。但是,如果告诉大家图形学技术是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础,相信大家都不会再觉得陌生。
由国际计算机学会(ACM - Association for Computing Machinery)举办的SIGGRAPH是世界上影响最广、规模最大,同时也是最权威的一个集科学、艺术、商业于一身的计算机图形和交互技术展览及会议,被称作计算机图形图像研究领域的“奥斯卡”。 汇聚了全球从事硬件、软件、电影与游戏产业、交互技术及教育等方面研究的专家及创意人员参会,同时将举办这些领域的展览,涵盖了从动漫和视觉效果、后期制作、移动图形学和交互应用,到CG研究、技术创新、行业动态等各个方面。 2008年S
本文介绍了计算几何中的算法及相关问题,从几何及算法的角度分析了计算机科学中的相关算法,包括B样条、NURBS曲线、曲面、计算几何中的经典问题,如Voronoi图、Delaunay三角剖分、地图叠合、运动规划、三维重建等。文章还介绍了计算机辅助几何设计在计算机图形学、计算机视觉、机器人学、人工智能等新兴学科中的应用。
作者: 桃子 摘自:煎蛋(http://jandan.net/) 在所有的人类疾病中约有百分之六十的疾病会从人传染到动物,而百分之七十五的新发传染病属于人畜共患疾病,这意味着这些疾病可以在物种间传播。
作者:Lingtonke(柯灵杰) 接《 3D 图形学基础 (上)》 6 色彩和纹理 [1501554572856_7904_1501554573062.jpg] 一个纹理实际上就是一
近年来,可嵌入到神经网络结构中的新型可微的图形层不断出现。从空间转换器到可微的图形渲染器,这些新层利用多年计算机视觉和图形研究中获得的知识来构建新的、更高效的网络架构。将几何先验和约束显式地建模到神经网络中,为架构打开了一扇门,该架构可以以一种自监督的方式进行健壮、高效、更重要的训练。
理解掌握OpenGL程序的投影变换,能正确使用投影变换函数,实现正投影与透视投影。
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朱俊彦于 2012 年获得清华大学计算机科学系的工学学士学位,在 CMU 和 UC Berkeley 经过 5 年学习后,于 2017 年获得 UC Berkeley 电气工程与计算机科学系的博士学位,他的导师是 Alexei Efros。朱俊彦的博士研究由一项 Facebook 奖学金支持。朱俊彦目前是 MIT 计算机与人工智能实验室(CSAIL)的一名博士后研究员。
中文名 英文名 简称 所属学科 Input Output 计算机视觉 Computer Vision CV Computer Science/ Artificial Intelligence 图像 模型 图像处理 Image Processing IP Electrical Engineering/ Signal Processing/ Digital Signal Processing 图像 图像 计算机图形学 Computer Graphics CG Computer Science/ Comp
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