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Proe发布几何与复制几何

进入正题,Proe发布几何与复制几何,可以说是父子关系,先有发布,后有复制。通过复制几何与发布几何,可以加快绘图速度,非常使用的技巧。下面简述之。 发布几何是在你要准备给其它零件提供参考的模型里进行的,使用发布几何的意义在于你可以在原始模型中把需要提供给别的零件的参考进行预先打包,实际上发布几何创建的是一个参考指向的集合。 要真正使用发布几何,你必须在另外一个零件中使用复制几何来把前面发布出来的几何集合复制过来,当然这样的复制过程只需要直接选择前面的发布几何特征就可以,不需要再一个个去选择不同的参考。 新用户一般习惯直接使用复制几何,但这是一个不好的习惯,建议都采用发布几何结合复制几何的方式进行参考的使用 第一步,复制所需要的曲面。 第二步,发布几何。 选中第一步复制的曲面,然后插入-共享数据-发布几何。 第三步,复制几何。 找到自己需要复制几何的零件,执行操作。

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    几何

    定义 1.1 几何几何矩定义于基本集 ,则 阶二维几何矩用 表示,其表达式为: mpq=∬ζxpyqf(x,y)dxdy\begin{array}{c} m_{pq} = \underset 性质 2.1 唯一性定理 假定亮度函数 是分段连续且限制在区域 中,则几何矩序列 由亮度函数 唯一确定;反之亦然。 2.2 存在性定理 假定亮度函数 是分段连续且限制在区间 中,则各次的几何矩 均存在且有限。 2.3 几何矩对图像的形状描述 零阶几何矩: 代表一幅图像的总亮度。 一阶几何矩: 是图像关于 轴和 轴的亮度矩,其亮度的「矩心」为: x0=m10m00,y0=m01m00\begin{array}{c} x_0 = \frac{m_{10}}{ 分类 3.1 剪影矩 一幅二值图像计算出的几何矩称为剪影矩。 3.2 边界矩 仅用一幅图像的边界点计算出来的几何矩称为边界矩。

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    几何校正

    学习遥感图像的几何校正方法。 2. 学会用 ENVI 软件采集遥感图像的控制点。 3. 学会用 ENVI 软件对遥感图像进行几何校正。 二、实验内容与分析 几何校正的方法有多种,本次实验我采用 Image to Image 几何校正方法。 其中,8 月 8 的图像已经经过几何精校正;8 月 17 日的图像事先经过裁剪,范围较前者小,其地理信息具有一定的几何偏差,需要进行几何精校正处理。以遥感图像为参考影像的几何校正,即图像配准。 ? 三、实验结论 Image to Image 几何校正是一种通过基准图来校正有几何失真的图像的方法。 通过几何校正,可以看到校正好的图像跟基准图像(几何失真较小的图像) 各点的坐标相匹配,说明校正后的图像的几何失真程度变小了。

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    几何哈希

    几何散列(几何哈希,Geometric Hashing)是一种最初在计算机视觉中开发的, 用于将几何特征与这些特征的数据库相匹配的技术, 可用于许多其他领域。 理想的物体识别系统应该能够识别图像中被部分遮挡或经历了几何变换的物体。 大多数系统将使用大型模型数据库并应用基于模型的识别。 假设想让机器人能够识别工厂车间的所有物体和工具。 几何散列是一种基于索引方法的方法, 起源于Schwartz和Sharir的工作。这些第一步努力集中在使用边界曲线匹配技术从轮廓中识别旋转, 平移和部分遮挡的二维物体。 为了利用几何一致性并在二维和三维环境中处理基于模型的物体识别, Schwartz, Wolfson和Lamdan开发了一种新的几何散列技术, 适用于任意点集或constellations, 在各种几何变换下

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    阿狗问道——算法几何

    ——华罗庚 几何是基于形的数学。相比于代数的抽象,几何以其触手可及和举目即视的“形”揭开艰深数学的神秘面纱。 在超越千年数学历史的涤荡中,平面几何、立体几何、非欧几何、黎曼几何、微分几何、射影几何、计算几何等诸多具体的几何相关学科纷至沓来,不断拓宽人们关于“形”的探索途径。 计算几何又是这几何家族中特别的一位:她年富力强,自1969年作为模式识别的代用词被提出开始,满打满算也就四十来岁;她行为具体,总是将复杂的几何形体化为计算机所能接受的具体语言;她理实交融,让几乎所有的理论都有匹配的实用算法 因此,计算几何作为研究几何与算法的学科,与很多其他学科之间有着千丝万缕的联系,人们很难为其划定泾渭分明的边界。 在前面的故事场景中,提到的基本是基于离散数据和模型的算法,而计算几何绝不仅仅是离散问题和算法的集合,它也拥有一脉与微分几何及逼近论息息相关的血液。

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    几何变换--图像裁剪

    基于FPGA图像的裁剪 1 几何变换介绍 几何变换:从新规定图像内像素的几何排列方式。 几何变换包括:缩放、旋转、平移等。 这就意味着需要一些形式的缓存来处理由于几何形状改变引起的延迟。最简单的方法是将输入图像或输出图像(或两者)保存在一个帧缓存中。大部分的几何变换不太容易用数据同时实现输入和输出。 图1 几何变换的前向和逆向映射 前向映射: ? 图2 几何变换的基本结构左:前向映射右:逆向映射 2 几何变换--裁剪 2.1裁剪原理 前向映射将原图像的像素坐标作为自变量,以某个变换函数得出目标图像的像素坐标,裁剪变换的变换函数如式1,Q为输出,I 图4 FPGA实现裁剪 几何变换中裁剪也是最简单的一个,我们可以通过裁剪保留我们最感兴趣的部分。

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    对极几何概论

    本文分别介绍了针孔摄像机模型和对极几何的基本知识。 针孔相机 针孔相机是简化的相机模型。光线沿直线传播,被物体反射的光穿过针孔以在成像表面上形成反转图像。针孔与成像表面之间的距离称为焦距。 对极几何 对极几何是两个视图之间固有的射影几何。它与场景结构无关,仅取决于摄像机的内部和外部参数。 对极几何通常用于解决双目匹配和寻找对应点的问题。 ? 对极几何有什么用? 一种是立体匹配问题。当两个视点之间的空间位置关系已知时,由于对极几何几何模型定义的约束条件,立体图像对上的搜索空间仅位于两个图像中。 如下图所示,假设已知摄像机参数,则对于空间中的点P,它将唯一确定对极几何与两个摄像机的中心点O和O'之间的几何关系。

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