首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

numpy :在三维欧几里得坐标中给定2组4个点的变换矩阵

基础概念

在三维欧几里得坐标系中,变换矩阵通常用于描述点集之间的几何变换,如旋转、缩放和平移。一个4x4的变换矩阵可以表示为一个齐次坐标变换,其中前3x3的部分表示线性变换(如旋转和缩放),最后一列的前三个元素表示平移向量,最后一个元素通常为1。

相关优势

使用变换矩阵的优势在于:

  1. 统一性:所有类型的几何变换都可以通过一个矩阵来表示。
  2. 效率:矩阵运算可以通过硬件加速,如GPU,从而提高计算速度。
  3. 简洁性:复杂的变换可以通过矩阵乘法链式调用来实现,代码更加简洁。

类型

常见的变换矩阵类型包括:

  • 旋转矩阵:仅包含旋转信息。
  • 缩放矩阵:仅包含缩放信息。
  • 平移矩阵:仅包含平移信息。
  • 仿射变换矩阵:结合了旋转、缩放和平移。

应用场景

变换矩阵广泛应用于:

  • 计算机图形学:用于渲染三维场景中的对象。
  • 机器人学:用于描述机器人的位姿变化。
  • 增强现实:用于跟踪和渲染虚拟对象。
  • 物理模拟:用于模拟物体的运动和变形。

示例代码

假设我们有两组4个点,我们想要找到一个变换矩阵,使得第一组点通过这个矩阵变换后尽可能接近第二组点。以下是使用numpy实现的一个简单示例:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 假设我们有两组4个点的坐标
points_src = np.array([[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], [x4, y4, z4]])
points_tgt = np.array([[u1, v1, w1], [u2, v2, w2], [u3, v3, w3], [u4, v4, w4]])

# 构建设计矩阵
def build_design_matrix(src, tgt):
    A = []
    for i in range(len(src)):
        x, y, z = src[i]
        u, v, w = tgt[i]
        A.append([x, y, z, 1, 0, 0, 0, 0, -u*x, -u*y, -u*z, -u])
        A.append([0, 0, 0, 0, x, y, z, 1, -v*x, -v*y, -v*z, -v])
        A.append([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, x, y, z, 1])
    return np.array(A)

A = build_design_matrix(points_src, points_tgt)

# 构建目标向量
b = tgt.reshape(-1)

# 使用最小二乘法求解变换矩阵
transform_matrix, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)

print("变换矩阵:\n", transform_matrix.reshape(4, 4))

遇到的问题及解决方法

问题:计算出的变换矩阵不准确。 原因:可能是由于点的数量不足或者点的分布不均匀导致的。 解决方法

  1. 增加点的数量,使用更多的对应点来提高变换矩阵的准确性。
  2. 确保点的分布均匀,避免所有点都在一个平面上。
  3. 使用更复杂的优化算法,如RANSAC,来排除异常值的影响。

通过上述方法,可以提高变换矩阵的计算精度,从而更准确地将一组点变换到另一组点的位置。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【计算机视觉】二、图像形成:1、向量和矩阵的基本运算:线性变换与齐次坐标

齐次坐标表示   在使用齐次坐标表示时,我们将n维欧几里得空间中的点 (x_1, x_2, \dots, x_n) 表示为 (n+1) 维的齐次坐标形式 (x_1, x_2, \dots, x_n,...1. 2D点的齐次坐标变换 变换矩阵: \begin{bmatrix}a & b & c\\d & e & f\\0 & 0 & 1\end{bmatrix} 变换结果 \begin{bmatrix...左图展示了透视投影(Perspective projection)的情况,所有投影线从场景中的点汇聚于一个无穷远点,这种投影方式可以提供深度信息和真实的景深感。...通过矩阵变换,可以很自然地对直线进行旋转、平移等操作。 4. 叉积算子 两条直线的表示: 给定两条直线 \tilde{l}_1 和 \tilde{l}_2 的齐次坐标表示。...同理,在三维情况下,交点坐标为两个直线或平面的齐次坐标外积。 5.

24610
  • 【计算机视觉】二、图像形成:2、几何基元和几何变换:2D变换

    一、向量和矩阵的基本运算 【计算机视觉】二、图像形成:1、向量和矩阵的基本运算:线性变换与齐次坐标 二、几何基元和变换 1、几何基元(Geometric Primitives)   几何基元是计算机图形学中最基本的图形对象...常见的几何基元包括: 点(Point): 由一对或一组坐标值表示的零维对象。 线段(Line Segment): 由两个端点确定的一维对象。...此外,还有一些更复杂的变换: 欧几里得变换=刚体变换=等距变换 相似变换(Similarity Transformation): 包括欧几里得变换和等比例缩放。...射影变换(Projective Transformation): 也称透视变换,可以将三维物体投影到二维平面上。   几何变换通常使用矩阵表示,对点或向量进行矩阵乘法即可完成变换操作。...& a_{02}\\a_{10} & a_{11} & a_{12}\end{bmatrix}x 射影变换 二维射影: x' = Hx,\ H\ \text{为任意3x3矩阵} 这些变换矩阵提供了将点或向量从一个坐标空间变换到另一个坐标空间的数学表示方法

    23410

    Python下opencv使用笔记(三)(图像的几何变换)

    二维与三维图像的几何变换在计算机图形学上有重要的应用,包括现在的许多图像界面的切换、二维与三维游戏画面控制等等都涉及到图像几何变换,就比如说在三维游戏中,控制角色三维移动的时候,画面是要跟着移动的,...那么怎么移动,怎么让上一时刻的画面移动到这一时刻,这都是根据了你的移动量,然后找到三维坐标之间的对应关系,用这一时刻的坐标替换到上一时刻的坐标像素值实现图像的切换。...(四)图像的仿射 图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换,仿射变化也是需要一个M矩阵就可以,但是由于仿射变换比较复杂,一般直接找很难找到这个矩阵,OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M。...(五)图像的透射 透视需要的是一个3*3的矩阵,同理opencv在构造这个矩阵的时候还是采用一种点对应的关系来通过函数自己寻找的,因为我们自己很难计算出来。...这个函数是M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2),其中pts需要变换前后的4个点对应位置。

    1.5K10

    ​CVPR 2020 | 北大&Futurewei提出 GraphTER:无监督图变换共变表征学习

    该文研究图神经网络中的无监督图表征学习,在三维点云的分类/分割任务上取得了非常接近全监督学习方法的性能的突破性进展。 ?...二、图信号变换 与传统的欧几里得数据(例如图像等)不同,图信号是不规则的,因此难以定义其变换。...然后,作者对 S 中的每个节点 x_i 施加节点变换 t_i(各向同性或各向异性),如图 2 所示。与此同时,与变换后的图信号关联的邻接矩阵 A ̃也在变换 t 下与 A 共变。...具体来说,给定图信号和与其对应的邻接矩阵 (X,A),以及经过 t 变换的图信号和邻接矩阵 (X ̃,A ̃ ),如果函数 E(⋅) 满足下述等式,那么可以称则函数 E(⋅) 是满足「变换共变性」的:...在该数据集中,作者将 3D 点云中的点视为图上的节点,3D 点坐标视为图信号,并通过点坐标间的欧氏距离在点云上建立 k-NN 图(k=20)。

    63010

    理解单目相机3D几何特性

    ,但是,我们知道:已知图像中的u、v像素和焦距,很难恢复相机坐标系中的x、y、z位置,因为主要是z,物体对象相对于相机原点的深度方向未知,这就是基于二维图像的目标场景在三维重建中面临的挑战问题。...摄像机投影矩阵 上图中所示的关系由相机投影矩阵公式或相机矩阵P更全面定义,摄像机矩阵P的解释和推导如下所示: 在三维世界中选择一个参考点,将其标记为原点,并定义世界坐标系轴,将世界坐标系旋转并平移到相机坐标系下...在世界坐标系中定义的三维点现在将位于相机坐标系中。...这里的b[x,y,z,1]有助于用[R | t]进行点积,以获得3D空间中该点的相机坐标,R表示旋转矩阵,t表示平移矩阵,该矩阵首先将点旋转到相机坐标系方向,然后将其平移到相机坐标系,[R | t]也称为相机的外参矩阵...完整的相机矩阵P,它获取世界坐标点,并使用下图中的完整公式将其投影到图像平面,这种摄像机矩阵变换是一种投影变换,也可以用齐次坐标来描述,如下: 因为K是一个3x3矩阵,R | t是一个3x4矩阵,P是一个

    1.7K10

    线性代数学习笔记(几何版)

    基 空间内的一组基指的是:张成该空间的一个线性无关向量的集合 ? 张成 所有可以表示为给定向量线性组合的向量的集合被称为给定向量张成的空间 张成在这里应该是动词。 ?...在三维空间中,两个向量张成出的空间应该是某个过原点的平面 ?...行列式 二维空间 线性变换改变面积的比例被称为这个变换的行列式 ? 当空间定向改变的情况发生时行列式为负 ? 三维空间 三维空间下行列式的值为平行六面体的体积 ?...逆矩阵 ? 矩阵的秩 秩:变换后空间的维数/列空间的维数 ? 满秩:秩与列数相同 列空间 直线/平面/三维空间等,所有可能的变换结果的集合,被称为矩阵的“列空间” ?...零空间 零空间:变换后落在原点的向量的集合 点积 定义: 代数:对于两个维度相同的矩阵,其点积为将相应坐标配对,求出每一对坐标的乘积再相加 ?

    1.1K30

    机器学习数学基础--线性代数

    ,在线性变换之后,网格线保持平行且等距分布这一性质有个绝妙的推论,向量(x,y)变换之后的结果,将是x乘以变换后的 ? 的坐标加上y乘以变换后的 ? 的坐标。...检验一个矩阵的行列式是否为0,就能了解这个矩阵所代表的变换是否将空间压缩到更小的维度上 在三维空间下,行列式可以简单看作这个平行六面体的体积,行列式为0则意味着整个空间被压缩为零体积的东西,也就是一个平面或者一条直线...零矩阵表示的映射是将所有的点都映射到原点的映射。 对角矩阵 在方阵中,对角线(从左上到右下)上的值称为对角元素。 非对角元素全部为0的矩阵称为对角矩阵。...对角矩阵表示的映射是沿着坐标轴伸缩,其中对角元素就是各坐标轴伸缩的倍率。 04 张量(tensor) 在某些情况下,我们会讨论坐标超过两维的数组。...一般的,一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中,我们称之为张量。 一阶张量可以用向量表示,二阶张量可以用矩阵表示。

    1.1K30

    100天搞定机器学习|Day26-29 线性代数的本质

    ,在线性变换之后,网格线保持平行且等距分布这一性质有个绝妙的推论,向量(x,y)变换之后的结果,将是x乘以变换后的 ? 的坐标加上y乘以变换后的 ? 的坐标。...检验一个矩阵的行列式是否为0,就能了解这个矩阵所代表的变换是否将空间压缩到更小的维度上 在三维空间下,行列式可以简单看作这个平行六面体的体积,行列式为0则意味着整个空间被压缩为零体积的东西,也就是一个平面或者一条直线...零矩阵表示的映射是将所有的点都映射到原点的映射。 对角矩阵 在方阵中,对角线(从左上到右下)上的值称为对角元素。 非对角元素全部为0的矩阵称为对角矩阵。...对角矩阵表示的映射是沿着坐标轴伸缩,其中对角元素就是各坐标轴伸缩的倍率。 04 张量(tensor) 在某些情况下,我们会讨论坐标超过两维的数组。...一般的,一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中,我们称之为张量。 一阶张量可以用向量表示,二阶张量可以用矩阵表示。

    1.1K40

    变换(Transform)(1)-向量、矩阵、坐标系与基本变换

    如果三个叉积向量的方向全部相同,则点 `P` 在三角形内部。 5. 如果三个叉积向量的方向有任何不同,则点 `P` 在三角形外部。...\mathbf{MM^{T} = M^{T}M = I} 我们发现这个性质与逆矩阵很相似,所以我们能得出,如果一个矩阵正交,则:\mathbf{M^{T} = M^{-1}} 这个式子非常有用,在三维变换中我们经常需要求解一个变换的逆矩阵来还原这个变换...在图形学计算中,一般将矢量转化为列矩阵放在矩阵的右侧进行矩阵相乘。变换变换(transform)指的是把一些数据,如点、向量甚至是颜色通过某种方式转换的过程。...仿射变换可以用一个4×4 的矩阵来表示,扩展到了四维空间:齐次坐标空间(homogeneous space)下。...齐次坐标变换矩阵扩展到 后,为了实现变换(矩阵乘法),向量也需要扩展到四维向量,也就是齐次坐标(homogeneous coordinate)。

    40810

    什么是流形?

    我们在高中学习的物理学可能涉及最基本的形状——开放空间。当我们说开放空间时,指的是一个延伸到无限大的二维或三维空间。在三维的情况下,这就像一个宇航员在太空中,周围什么都没有。...这种开放空间被称为 "欧几里得空间"。数学家称二维开放空间为R^2,三维开放空间为R^3。R代表实数,而2或3代表在空间中定位一个位置需要的坐标数。...因此,在三维空间中,流形M是一个形状,从一个站在其表面的生物的角度看,它看起来像一个 "平面"。 在这个流形上的每一个 "邻域",一些映射将一个点周围的区域变得像一个开放空间。...另一方面,像反射这样的变换并没有与之相关的平滑性属性。因此,你不能 "只反射一丁点 "。 现在,李群是流形的原因要更微妙一些。想一想旋转一个物体,我可以旋转一个给定的度数。度数是在0到360之间。...事实证明,我们可以将所有有限的半单李群分成四个无限的族,分别表示为An、Bn、Cn、Dn,其中n∈N。 李群是一组连续变换,它平滑地依赖于n个给定的参数。

    24610

    机器学习中“距离与相似度”计算汇总

    欧几里得距离 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离。欧几里得距离有时候有称欧氏距离,在数据分析及挖掘中经常会被使用到,例如聚类或计算相似度。 ?...若将国际象棋棋盘放在二维直角座标系中,格子的边长定义为1,座标的x轴及y轴和棋盘方格平行,原点恰落在某一格的中心点,则王从一个位置走到其他位置需要的步数恰为二个位置的切比雪夫距离,因此切比雪夫距离也称为棋盘距离...坐标轴扩展的量是协方差矩阵的逆的特征值(平方根),同理的,坐标轴缩小的量是协方差矩阵的特征值。所以,点越分散,需要的将椭圆转成圆的缩小量就越多。...原始坐标系的平移、旋转,以及坐标轴的伸缩一起形成了仿射变换(affine transformation)。除了最开始的平移之外,其余的变换都是基底变换,从原始的一个变为新的一个。...在新的坐标系中,多元正态分布像是标准正太分布,当将变量投影到任何一条穿过原点的坐标轴上。特别是,在每一个新的坐标轴上,它就是标准正态分布。

    3.3K10

    机器学习数学基础:点积和欧几里得空间

    而我们所遇到的绝大多数问题,都是在欧几里得空间,这或许就是把两者混淆的原因吧。也是因为这个原因,本书在后续内容中,如果不特别声明,也都是在欧几里得空间。...为了深刻理解点积运算的含义,下面以我们最熟悉的平面空间中的两个向量 为例,以 为基并创建直角坐标系,则向量中的 即为相应的坐标。...import numpy as np a = np.array([3,5,7]) b = np.array([2,4,0]) np.dot(a, b) # 输出 26 此处用一维数组表示向量,函数np.dot...在Numpy中还有另外一个名为inner的函数,它并非是专用于实现前述“内积”运算。 np.inner(a, b) # 输出 26 对于一维数组而言,np.inner和np.dot的计算结果一样。...: 显然,np.dot()所进行的点积计算与矩阵乘法一致(参阅2.1.5节)。

    69920

    CSS3变形属性

    这几个函数很简单, 也很方便, 但是变形中的矩阵函数matrix()不常用。...使用三维变形,可以改变元素在Z 轴位置。 三维变换使用基于二维变换的相同属性,如果熟悉二维变换会发现,3D变形的功能和2D变换的功能类似。...translate3d()函数的语法translate3d()函数使一个元素在三维空间移动。这种变形的特点是,使用三维向量的坐标定义元素在每个方向移动多少。...CSS3中 3D 旋转 在三维变形中,可以让元素在任何轴旋转。为此,CSS3新增三个旋转函数 rotateX()、rotateY() 和rotateZ()。...在三维空间里,除了rotateX()、rotateY()和rotateZ()函数可以让一个元素在三维空间中旋转之外,还有一个属性函数rotate3d()。

    2K10

    自动驾驶视觉融合-相机校准与激光点云投影

    在两个欧几里得坐标系之间来回移动是一种非线性操作, 但是一旦我们处于齐次坐标系中, 投影变换将变为线性, 因此可以表示为简单的矩阵向量乘法. 两个坐标系之间的转换如下图所示....欧几里得坐标->齐次坐标 n维欧氏坐标系中的一个点由具有n个分量的向量表示. 通过简单地将数字1添加为附加分量, 可以实现到(n+1)维同构坐标的转换....内参矩阵告诉你在外部世界的点在经过外参矩阵变换之后, 是如何继续经过摄像机的镜头、并通过针孔成像和电子转化而成为像素点的....外参矩阵 现在我们已经实现了在相机坐标系中3D空间中的点P到2D像素平面中的点P'之间的映射. 但是激光雷达和相机的坐标系所在空间位置是不一样的, 它们都需要在车辆坐标系中进行校准....齐次坐标的优点之一是, 它们可以通过级联几个矩阵-矢量乘法来轻松组合多个变换. 平移矩阵T和旋转矩阵R一起被称为外参矩阵. 它们共同描述了如何把点从世界坐标系转换到相机坐标系.

    1.8K11

    【GAMES101】三维变换

    games101的第四节课讲了三维变换和观察变换,我们这里先记录一下三维变换的知识,后面再讲观察变换 齐次坐标下的三维变换 类似于解决之前二维变换平移的问题,三维变换下用齐次坐标通过增加一个维度来表示,...第四个维度为1表示这是个点,第四个维度为0表示这是个向量,这样就可以通过四维矩阵乘法来表示平移变换了 这样,所有的三维变换就可以通过一个矩阵乘法来表示了 和之前二维变换类似的,三维下的缩放和平移都可以用类似的矩阵表示...比较复杂的是三维中的旋转,二维中的旋转方式是固定的,要么是逆时针旋转要么是顺时针旋转  但是在三维中旋转的角度可以是任意方向的,如何用一个变换矩阵来表示呢 首先从简单的x、y和z三个轴方向上的旋转来研究...如果是绕着x轴旋转,那么就是x坐标不变,y和z坐标在发生变化,类似于二维的旋转矩阵表示 如果是绕着z轴旋转,那么就是z坐标不变,x和y坐标在发生变化,类似于二维的旋转矩阵表示  但是到了绕着y轴旋转时...,但是正弦函数是奇函数,符号就发生了变化 现在呢我们知道了在三个轴上的旋转如何变换了,那么对于任意角度的旋转,实际上就可以通过在这三个轴上的旋转合成来实现,这一组角,就叫做欧拉角,好比飞机的俯仰pitch

    19310

    基于投票方式的机器人装配姿态估计

    尽管定向表面点对于有足够曲率变化的对象具有辨别能力,但对于许多工业和现实生活中大部分平面的对象来说,它们不够紧凑和辨别能力强。由于边缘在二维配准中起关键作用,深度不连续性在三维中起关键作用。...右图为算法流程图,本系统使用3D传感器扫描对象的箱子,给定目标物体的三维CAD模型,使用基于投票的算来扫描三维点云对目标物体进行检测和姿态估计,这提供了多个粗的位姿假设。...然后为模型中的每个三维点计算扫描点云中最近的三维点,并利用三维点对应更新姿态估计。...计算平面旋转角度后,局部坐标由参考模型点对与平面旋转角度定义,到的变换为: ? ? ? 图3 ? D.L2L点对的投票机制 ? ?...平移距离计算和均值化在三维欧几里得空间中进行,旋转距离计算和均值化使用四元数表示。聚类后,对聚类按总票数的递减顺序进行排序,总票数决定了估计姿态的置信度。 三、实验结果 1)合成数据 ?

    67610

    OpengL ES _ 入门_03

    学习目标 1.了解视图的基本概念 2.学会控制模型在三维空间的变化 3.将模型投影到屏幕中去 4.组合多种变化 5.学会使用逆变换 场景描述: 我们在现实生活中,要观察一个物体,首先你的眼睛就是一个观察点...,你的眼球能够观察多少的角度,还有你能看见多远的物体,你的周围有很多物体,他们有自己的位置坐标和旋转方向,等等情况,我们在手机中是如何确定这些参数呢?...首先,你需要创建在自己大脑中创建一个一个三维的坐标系,先不要管这个三维坐标系怎么显示在计算机或者手机的界面上去,像素问题以后说,接下来,我们把一个物体的三维坐标系变换为屏幕中的像素坐标。...2.场景实在一个矩阵中渲染的,你不知道矩阵,你见过房间吗?加入房间没有窗户,你待在房间,只能看见房间里面的东西 3.经过变化的坐标和屏幕像素之间必须建立对应关系,这个过程叫做视口变换。...任务1 学会照相的步骤 照相步轴: 1.把照相机固定在三角架上,并让它对准场景(视图变换) 2.把场景中的物体摆放到合适的位置(模型变换) 3.旋转照相机镜头,调节放大倍数(投影变化) 4.最终确定图片的大小

    50720

    开源七轴myArm协作机械臂正逆运动学技术讲解

    通过组合这些参数,可以构建一个四维的变换矩阵,这个变换矩阵可以表示机械臂末端执行器的位置和姿态。以myArm为例子,下图是myArm 300 的DH模型图以及SDH参数表。...在实际应用中,我们通常会直接在三维空间中直接进行计算,我们可以使用齐次坐标来进行转换,在齐次坐标中,一个二维点(x, y)可以表示为一个三维点(x, y, 1),一个三维点(x, y, z)可以表示为一个四维点...例如,一个二维的平移变换可以表示为以下形式的3x3矩阵:[[1, 0, dx], [0, 1, dy], [0, 0, 1]]其中,dx和dy表示在x轴和y轴方向上的平移距离。...注意,矩阵乘法不满足交换律,所以乘法的顺序很重要。最终得到的T总变化矩阵算出来的结果就是机械臂末端相对于基座的坐标。提前了解DH模型,对理解后面的矩阵变换很有帮助。...)求解完之后就可以得知各个关节的角度了,这是在二维的空间中的求解方法,在三维空间中的计算方法也是一样的道理,在计算的时候得考虑机械臂关节的限制,以及其他的因素来决定最终的角度。

    1.4K20

    双目视觉理论篇

    我们现在需要知道的是黑色的点是如何变成像平面中的一个像素。中间的灰色部分是相机的透镜,而该部分中心点称为光心。真实世界的黑点会经过各种模型(线性或非线性的),通过光心在像平面中得到一个像素点。...上式用矩阵运算的形式来表达为 左边的部分是P点在像素坐标系中的坐标,最右边的部分是P点在图像坐标系中的坐标,中间的矩阵则为图像坐标系坐标变换为像素坐标系坐标的变换矩阵。...当然也可以简化为 世界坐标系 为了知道相机在三维空间中的坐标,因此我们还需要引入一个世界坐标系,相机坐标系到世界坐标系的变换可以看作是刚体变换,由旋转和平移决定。...对于旋转因子,我们可以将刚体在三维空间的三维旋转看作是三个方向上的二维旋转:(有关三维旋转的内容可以参考机械臂运动学整理 中的旋转矩阵与转角) 上式中的第一个式子表示相机坐标系围绕相机坐标系的自己的Z轴逆时针进行旋转了...以上是旋转的部分,那么对于平移因子,我们可以把刚体在三维空间的三维平移分解到三个方向上的一维向量平移: 上面的式子中,\(t_0\)为相机坐标系沿着相机坐标系自己的X轴移动的距离; \(t_1\)为相机坐标系沿着相机坐标系自己的

    10310
    领券