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
选自Keras Blog 作者：Francois Chollet 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在人工智能，特别是深度学习破解了一个又一个难题，在很多任务上达到超过人类认知水平的今天，我们距离真正的人工智能仍很遥远。本文摘自作者出版的新书《Deep Learning with Python》第九章第二节，其中简要介绍了深度学习的原理、强大能力、以及无处不在的局限性。 深度学习：几何视角 关于深度学习最令人吃惊的事实莫过于它的简单程度。10 年前，没人想到我们会使用简单的梯度下降参数模型在机器认知领域取得
作者 | Francois Chollet 编译 | 聂震坤 深度学习：几何视图 深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前，没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在，事实证明，研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样，“它并不复杂，只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中，所有的东西都是一个向量（任何的东西都是几何空间中的一个点）。模型的输入（可能是文字，图片，等等）和目标首先被向量化
深度学习：几何视图 深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前，没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在，事实证明，研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样，“它并不复杂，只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中，所有的东西都是一个向量（任何的东西都是几何空间中的一个点）。模型的输入（可能是文字，图片，等等）和目标首先被向量化（变成了一些初始输入向量空间和目标向量空间）。深度学习模型中的每
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
几何变换包括：缩放、旋转、平移等。这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像（例如，将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中，或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形，使得行与外极限）。
几何变换(geometric transformation) :应用于对象几何描述并改变它的位置 方向或者大小的操作称之为几何变换，有时又称为几何变换。
王小新 编译自 Keras Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从图像处理，到自然语言处理，再到语音识别等多个领域，深度学习都取得了很好的成绩，但是仍存在一些领域，还等待深度学习去攻坚克难。 Keras作者Francois Chollet昨天在博客上发布了一篇文章，讲述了当下深度学习理论的局限性及发展方向。这篇文章是他的深度学习书《Deep Learning with Python》第9章第2节的修改版。 阅读本文需要一定的深度学习基础知识，如了解卷积神经网络、长短期记忆模型和生成对抗网络的基
本文改编自我的书"Deep Learning with Python（用Python深度学习）"中第9章第2节（ Manning Publications 出版）
在上一篇文章中我完成了整个流出的前半部分：让用户从电脑中选择图片，自动制作成UE4贴花，并贴到地面上。本文讨论如何在非地面的平面/曲面上动态贴贴花。3D引擎中的贴花（decal）技术是以射影几何学为基础的投影材质，相比于表面材质（surface material），轻量的贴花材质在特定场合下有更好的性能，比如贴海报、静态液体、局部纹理，本文讨论贴花后半部分关于空间几何变换的基本原理。
【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。 在过去的几年中，深度卷积神经网络（ConvNets）已经改变了计算机视觉的领域，这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而，为了成功地学习这些特征，它们通常需要大量手动标记的数据，这既昂贵又不可实行。因此，无监督语义特征学习，即在不需要手动注释工作的情况下进行学习，对于现今成功获取大量可用的可视数据至关重要。 在我
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。
WPF中的MatrixTransform 周银辉 虽然在WPF中可以使用TranslateTransform、RotateTransform、ScaleTransform等进行
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。
请参考教材博客有关WebGL变换文章，具体见：http://blog.csdn.net/wpxu08
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。
教程 OpenGL ES入门教程1-Tutorial01-GLKit OpenGL ES入门教程2-Tutorial02-shader入门 这次是三维图形变换。 OpenGL ES系列教程在这里。
AI 科技评论按：本文来自 Keras 作者 François Chollet，同时也是根据他撰写的《Deeping Learning with Python》一书第 9 章第 2 节改编的。关于当前深度学习的局限性及其未来的思考，François Chollet 共撰写了两篇文章，这篇是其中第一篇。
论文: Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results
在上一个讲对称与魔术的系列《对称与魔术初步（六）——魔术《4选1的诅咒》等》中，是继承了再早的一个系列《循环、递归与魔术（五）——再谈递归的魔术逻辑与欣赏》而来。后者更多强调的是时序结构上魔术流程的结构规律，能够让观众深深吸引；而前者则是一种静谧之美，用对称这等要素去呈现一番美的结局。
1. 课程名称：计算机图形学 2. 实验目的和要求： 目的：了解二维变换的变换原理、变换种类、变换方法。 要求：读懂示范代码，掌握变换的简单实现与相关运算。 3. 实验题目：二维几何变换 4. 实验过程： （1） 了解示范程序的运行过程； （2） 结合运行过程，读懂示范代码； （3） 在示范代码的基础上，结合自己的想法尝试修改代码。 5. 实验结果 6. 实验分析 7. 附示范代码 /Files/opengl/4_二维基本几何变换算法.rar
/* 三维旋转变换，参数：旋转轴（由点p1和p2定义）和旋转角度（thetaDegrees）*/
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念：图像处理和计算机视觉的区别：图像处理侧重于“处理”图像–如增强，还原，去噪，分割等等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
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
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。
数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。
机器学习（machine learning）是人工智能的一个特殊子领域，其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型（model）］。将数据转换为程序的这个过程叫作学习（learning）
缩略图方法 thumbnail(size) 的底层调用，不同的是，缩放不会改变原来数据。
这期是 HenCoder 自定义绘制的第 1-4 期：Canvas 对绘制的辅助——范围裁切和几何变换。
图像处理（以及机器视觉）在学校里是一个很大的研究方向，很多研究生、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究。另外，就工作而言，也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待。而且这种情势也越来越凸显。那么图像处理到底都研究哪些问题，今天我们就来谈一谈。图像处理的话题其实非常非常广，外延很深远，新的话题还在不断涌现。下面给出的12个大的方向，系我认为可以看成是基础性领域的部分，而且它们之间还互有交叉 1、图像的灰度调节 图像的灰度直方图、线性变换、非线性变换（包括对数变换、幂次变换、指数变换等）、灰度拉伸、灰度均衡、直方图规定化等等）。 例如，直方图规定化（代码请见http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/41146381）
在上一篇博客中，介绍了有关CGContext相关操作方法，其中可以直接调用一些方法来进行所绘制图形的平移，缩放，翻转等变换。对于图形了几何变换，开发者也可以采用另一种方式实现，CoreGraphics框架中提供了CGAffineTransform结构体，这个结构体中定义了图形变换的相关信息。
根据示范代码1，使用OpenGL平移、旋转、缩放变换函数来改写代码实现所要求的功能。示范代码1的代码运行结果为图1。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
在图形学技术的发展中，硬件加速、实时渲染、虚拟现实和增强现实等方面的创新不断推动着图形学的前沿。这门技术为数字世界的可视化和交互提供了强大的工具和方法。
数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。
https://juejin.cn/post/7035645207278256165
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：
航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
论文标题：《IENet: Interactive Embranchment Network Based One-Stage Anchor Free Detector for Orientational Aerial Object Detection》
论文摘要 由于用于构建卷积神经网络（CNNs）的各个模块具有较为固定的几何结构，从而在根本上限制了 CNNs 算法对几何变换的建模。在《Deformable Convolutional Networks》这篇论文中，来自微软亚洲研究院的研究员们提出了两种全新的模块 Deformable convolution 和 Deformable RoI pooling 用于提升 CNNs 算法对几何变换的建模能力。 上图展示了一个 3 x 3 大小的 Deformable convolution 结构 Def
大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。 因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。
腾讯旗下顶级视觉研发平台腾讯优图，官宣有13篇论文入选，居业界实验室前列，其中3篇被选做口头报告（Oral），该类论文占总投稿数的4.3%（200/4323）。
两年一度的国际计算机视觉大会 (International Conference on Computer Vision，ICCV) 将于 2019 年 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首尔举行，近日论文收录名单揭晓，腾讯优图共有13篇论文入选，居业界实验室前列，其中3篇被选做口头报告（Oral），该类论文仅占总投稿数的4.3%（200/4323）。
数据增强与过拟合 验证是否过拟合的方法：画出loss曲线，如果训练集loss持续减小但是验证集loss增大，就说明是过拟合了。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
有时候文本图像，需要适当的校正之后才会得到比较好的对齐显示，常用的方法有两个，一个是基于几何变换，另外一个是基于透视变换。常见的处理步骤如下：
深度学习大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲，飞船甚至不能升空。类比于AI，深度学习模型就好像引擎，海量的训练数据就好像燃料，这两者对于AI而言同样缺一不可。 在深度学习中，当数据量不大时可能会导致过拟合，使得训练误差很小，但测试误差却特别大。怎么办呢，你又没钱买数据？显然最好的办法（之一）就是自己“造”数据——人工增加训练集的大小，也就是Data Augmentation Transforma
作者：龙心尘 && 寒小阳 （感谢投稿） 原文：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49284391 一、 引言 前一篇文章关于逻辑回归的很多神奇特性还没来得及深入展开，下面进一步深入。 为了降低理解难度，本文试图用最基础的初等数学来解读逻辑回归，少用公式，多用图形来直观解释推导公式的现实意义，希望使读者能够对逻辑回归有更直观的理解。 二、 逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它： 空间中
PQO (Progressive Quantized Object) 是 3D tiles 格式的简化版本，扁平化了一些字典字段，去除了 GIS 相关的属性，增加了 RTC_CENTER 等字段。本格式中所有对象都是 tile，tile 之间通过 children 字典嵌套。
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：
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