全景图是2:1比例的图片，一般是多张图像拼接而成。全景图2:1的比例可以很方便的映射到球面，而球坐标可以很方便的实现各种有趣的投影。比如小行星，水晶球，局部透视投影等。
由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体，表面是一个不可展平的曲面，而地图通常是二维平面，因此在地图制图时首先要考虑把曲面转化成平面。然而，从几何意义上来说，球面是不可展平的曲面。要把它展成平面，势必会产生破裂与褶皱。这种不连续的、破裂的平面是不适合制作地图的，所以必须采用特殊的方法来实现球面到平面的转化。
对于每个平面空间的像素点坐标（x，y）， 随着角度θ的取值不同，都会得到r值， （%+++%要点.B）而对于任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的， 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示：
摘 要 ：透视投影是3D渲染的基本概念，也是3D程序设计的基础。掌握透视投影的原理对于深入理解其他3D渲染管线具有重要作用。本文详细介绍了透视投影的原理和算法实现，包括透视投影的标准模型、一般模型和屏幕坐标变换等，并通过VC实现了一个演示程序。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-基础练习 杨辉三角形(最好的基础题，没有之一)
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
1、首先理解地理坐标系（Geographic coordinate system），Geographic coordinate system直译为 地理坐标系统，是以经纬度为地图的存储单位的。很明显，Geographic coordinate syst em是球面坐标系统。我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上，如何进行操作 呢？地球是一个不规则的椭球，如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上？这必然要求 我们找到这样的一个椭球体。这样的椭球体具有特点：可以量化计算的。具有长半轴，短
最近研究了一下GIS、测绘学的坐标转换的问题，感觉大部分资料专业性太强，上来就是一通专业性论述；但感觉对于相关从业者来说，其实不必了解那么多背景知识的；就通过GDAL这个工具，来简单总结下坐标转换相关的问题。 GDAL坐标转换其实也是调用proj4来实现，但是proj4有个特别麻烦的地方，就是坐标系描述的部分特别繁复，需要对专业知识有一定的了解。使用GDAL则相对简单很多。
摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵 P P P 的过程，下面相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件（网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision）。
空间物体呈现的是三维几何位置，相机内的投影图像为二维位置，所以，确定空间物体某点的三维几何位置与其投影图像中对应点的关系，就是标定。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数（内参、外参、畸变参数）必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。
在一些题目中，给定目标点的经纬度，需要通过算法将其转换成平面坐标，以便更精确地计算距离。 使用墨卡托投影法将经纬度坐标投影为平面坐标。
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无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确与稳定。
本文转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101iopy.html
相机标定 相机的内参矩阵 在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解： 外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动
为了节省版面，我们通常会将多张图片合成一张图，在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
在《解答01：Smith圆为什么能“上感下容 左串右并”？》中我们已经叙述反射系数的由来，进而对反射系数做归一化，再到归一化之后归一化阻抗在复平面的图形表示。接下来我们将开始尝试“掰弯”该图形，并且研究“掰弯”之后的特性——
单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。
投影坐标系统 PCS（Projection Coordinate System），它也叫非地球投影坐标系统 （notearth），或者再简单点叫平面坐标系统，也就是使用基于 X,Y 值的坐标系统来描述地球上某个点所处的位置
在结构光三维测量中，之前笔者介绍了关于把投影看做相机的逆的模型，这次笔者要介绍一个经典相位三维轮廓测量模型，有很多相位三维轮廓测量模型都是在经典相位测量模型上的改进。
绘制发散式光芒我们用矩形工具画一个长条，填充一个颜色，按住 alt 复制，按住 shift 选中前面的两个再复制，如此重复，保证内部有 16 个这样的色块就行了，将所有图层选中，Ctrl+t 变形将它压扁，然后隔一个删一个。然后将所有剩下的四款全部选中，合并在一个图层上。
进行回归诊断，通常可用残差图进行。所谓残差图，就是以因变量的观测值yj或自变量值x1j、x2j、…、xkj或因变量回归值等为横坐标，且以残差或其标准化数值为纵坐标所作出的散点图。
在创建一个快速生成 Mandelbrot 集图像的 Python 程序时，程序开发者遇到一个问题：他想要渲染该集合的一个特定区域，但他不知道如何修改代码中的数学部分来实现 “缩放”。
摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。可观察性向量对的因数是通过模拟可见光来计算的从各种角度来看向量对的状态。通过整合提出的可观察性因子和独特性因子，向量对可以有效提取和匹配，并将其用于对象姿态估计。实验已经证实，提出的方法较先进的方法，识别成功率从45.8％提高至93.1％，提出的方法的处理时间对于机器人垃圾箱拣选来说足够快。
本题目给出的射击比赛的规则非常简单，谁打的弹洞距离靶心最近，谁就是冠军；谁差得最远，谁就是菜鸟。本题给出一系列弹洞的平面坐标(x,y)，请你编写程序找出冠军和菜鸟。我们假设靶心在原点(0,0)。
结构体是个很有用的东西，在用计算机语言描述现实世界里的东西时，不得不大量的使用它。把现实世界的某一样东西的各种属性，用一个一个的变量记录下来。 最简单的比如：平面坐标 平面坐标有两个值，X和Y 在go语言中可以这样定义一个坐标的结构体 type Coodinate struct{ X int Y int } 由于定义一个结构体是为了各种地方都能够调用，甚至外部调用。所以，无论是结构体的命名，还是结构体结构内部的组成元素都是首字母大写。（go语言一个简单的规则，大写首字母可供外部调用，小写首字
由于复制过来，如果有格式问题，推荐大家直接去我原网站上查看： 相机模型与坐标转换 - 生活大爆炸
下面我们介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统，以及他们之间如何完成关联和转换，最终构建出统一的环境模型。 所谓时空坐标系，包括三维空间坐标系和一维时间坐标系。在此基础上，用解析的形式（坐标）把物体在空间和时间的位置、姿态表示出来。一般三维空间坐标系用三个正交轴X，Y，Z表示物体的位置，用绕这三个正交轴的旋转角度（roll 横滚角, pitch 俯仰角, yaw 偏航角）表示物体的姿态。时间坐标系只有一个维度。为了表述方便，我们一般将空间坐标和时间坐标分开讨论。 摄像机坐标系统 摄像机/摄像头以其低廉的价格、
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
挑战题不会做也木有关系，但请务必在自行尝试后，再看下面的解答噢，不然...我也没办法(￣▽￣)"
从二维图像中恢复物体的三维信息，必须要知道空间坐标系中的物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系，而这个对应关系是由摄像机的成像几何模型所决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数情况下这些参数必须通过实验才能得到，这个过程被称为摄像机标定。 摄像机标定就是确定摄像机内部几何和光学特性(内部参数)以及摄像机坐标系相对于世界坐标系的三维位置和方向(外部参数)的过程。
在上一篇 【HelloCSS】的第二章第二章-CSS的逻辑属性与盒子模型中提了个问题：
本周将连载关于ArcGIS技术应用的文章。来源于我的师兄。他有丰富的工作经验。如有问题欢迎大家留言或者访问博客进行交流：https://blog.csdn.net/symBBD
我在《大地经纬度坐标与地心地固坐标的的转换》这篇文章中已经论述了大地坐标系/地理坐标系的概念，简单来说就是由经度、纬度以及高程（BLH）确定的坐标系，它是一种曲面坐标。
今天，看到了于老师发表了一篇文章，《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章，于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁，效果也很好。其中代码效果如下所示，展示了火星表面是什么样的：
在前面几期中，小绿简单的解读了第七讲的几个程序，运行这些程序或调用这些程序包装成的函数可以实现：
空中三角测量一般分为两种：模拟空中三角测量（光学机械法空中三角测量）和解析空中三角测量（俗称：电算加密）。
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
相机对于机器人来说就相当于人的眼睛，景物在相机中呈现的样子就是机器看到的世界的样子。当我们理解了相机的成像原理，才能理解图像中的景物与实际世界中景物的对应关系。
大家好我是小绿，给自己起了英文名叫gREEN，为了方便大家记住我已经把它写在车牌上了。这里感谢福特公司，个人很喜欢猛禽，于是改了张图以后就作为小绿的封面了。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
前段时间回看里约奥运会的国球比赛，岛国媒体给我龙队一个响亮的称号—— 六边形战士 ！
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准.
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库，支持ASL开源协议，支持地理空间计算。
上一篇文章介绍了GL10的常用方法，包括如何设置颜色、如何指定坐标系、如何调整镜头参数、如何挪动观测方位等等，不过这些方法只是绘图前的准备工作，真正描绘点、线、面的制图工作并未涉及，那么本文就来谈谈如何利用GL10进行实际的三维绘图操作。 首先在三维坐标系中，每个点都有x、y、z三个方向上的坐标值，这样需要三个浮点数来表示一个点。然后一个面又至少由三个点组成，例如三个点可以构成一个三角形，而四个点可以构成一个四边形。于是OpenGL使用浮点数组表达一块平面区域的时候，数组大小=该面的顶点个数*3，也就是说，每三个浮点数用来指定一个顶点的x、y、z三轴坐标，所以总共需要三倍于顶点数量的浮点数才能表示这些顶点构成的平面。以下举个定义四边形的浮点数组例子：
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