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几何变换资料.rar

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简介:
本资料集聚焦于几何变换的核心概念与应用技巧,涵盖平移、旋转、缩放及镜像等主题,适用于学生和教师参考学习。 使用VC进行图像几何变换,在VS2015环境下操作图片。包括对图像执行平移、镜像、转置、旋转及缩放等变换。

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    本资料集聚焦于几何变换的核心概念与应用技巧,涵盖平移、旋转、缩放及镜像等主题,适用于学生和教师参考学习。 使用VC进行图像几何变换,在VS2015环境下操作图片。包括对图像执行平移、镜像、转置、旋转及缩放等变换。
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    《计算几何资料集》包含了丰富的理论与应用资源,适用于研究及学习计算几何领域的专业人士。文件内含算法详解、经典论文和实践案例等,旨在帮助用户深入理解并掌握计算几何的核心知识和技术。 计算几何是计算机科学中的一个重要分支,它结合了数学、图形学和算法设计等多个领域的内容。“计算几何.rar”这个压缩包可能包含了一些关于计算几何的资料,比如教程、论文或者编程练习,适合于ACM(国际大学生程序设计竞赛)相关的学习与训练。 该领域的核心在于研究如何使用计算机来解决各种几何问题。这些问题包括但不限于点、线段和圆等基本元素及其关系;例如距离、角度以及交点计算。在ACM竞赛中,题目通常要求参赛者设计高效的算法以应对特定的几何挑战。 1. **基础概念**:了解点、线段、多边形等基本几何对象是解决这类问题的基础。 2. **数据结构**:向量和矩阵、堆及优先队列(二叉堆)、kd树和细分树等,这些数据结构有助于高效地存储与操作几何实体,并支持查询及更新操作。 3. **几何算法**:包括基础的线性代数运算如点积、叉积以及更复杂的求凸包或最近对问题的方法。图论中的Dijkstra算法和Floyd算法有时也会被用于解决特定类型的几何难题。 4. **几何变换**:平移、旋转及缩放等基本操作在图形处理与碰撞检测等领域中十分关键。 5. **近似算法**:对于某些难以精确求解的问题,如最近点对查找,则可能需要采用APSP(All Pairs Shortest Paths)的近似方法来解决。 6. **应用领域**:计算几何的应用非常广泛,包括计算机图形学、机器人路径规划、地理信息系统以及CAD设计等众多方面。 7. **ACM竞赛与计算几何**:在ACM比赛中,参赛者需要具备坚实的数学基础和敏锐的空间想象能力,并能高效地实现算法。这些问题通常涉及复杂的推理过程及计算技巧。 8. **学习资源**:“陈海丰的《计算几何》”可能是一份详细的教程或笔记,对准备参加竞赛的学生来说非常有用。 通过深入研究这一领域,不仅能够提升编程技能,还能增强逻辑思维和空间理解能力,在ACM比赛中占据优势。
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    本资源提供关于二维图形几何变换算法的研究与应用实例,涵盖平移、旋转和缩放等基本操作,适用于计算机图形学学习与开发。 计算机图形学中的二维图形几何变换可以使用C++软件来实现。
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  • OpenCV中的图像——透视
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    本篇文章将深入讲解在OpenCV中实现图像的透视变换技术,包括原理介绍、代码演示及实际应用案例。适合计算机视觉爱好者学习参考。 本段落实例分享了使用OpenCV进行图像几何变换中的透视变换的具体代码,供参考。 1. 基本原理 透视变换(Perspective Transformation)是将图像投影到一个新的视平面的过程。其通用的数学公式为:原始像素坐标表示为(u, v),经过变换后的像素坐标则表示为(x=x’/w’, y=y’/w’)。通过给定四对对应的点,我们可以计算出透视变换矩阵;反之利用这个矩阵可以实现图像或特定坐标的透视变化。 仿射变换(Affine Transformation)是透视变换的一种特殊情况。给出相应的四个匹配的像素坐标就可以确定一个唯一的3x3的单应性矩阵H,此矩阵用于执行从原始图到目标图之间的转换。 请注意,上述描述没有包含任何联系信息或网址链接。
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    《三维空间中的几何变换》一书深入探讨了在三维坐标系中物体的位置、方向和大小变化的数学原理与应用技巧,涵盖旋转、缩放和平移等基本变换。 1. 利用三维图形的平移、缩放、旋转等几何变换,绘制一个复杂的三维综合图形。 2. 绘制一个二维半图形,并分别画出该图形的正视图、俯视图和侧视图;(提高题:在第四象限中绘制这个二维半图形的轴测图)。
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    本项目包含多种二维图形的基础几何变换算法源代码,如平移、旋转和缩放等,适用于学习与开发。 使用MFC实现的几何图形操作包括平移、错切、缩放、旋转和对称等功能,界面设计友好。
  • Chap06 (更新至20230528).zip
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    本文件包含了一系列关于几何变换的基础知识和高级概念的教学资料,内容涵盖平移、旋转、缩放及镜像等主题,并已更新至2023年5月28日。 《汤国安ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》是一本关于使用ArcGIS进行地理信息系统空间分析的实验教材。这本书由汤国安编写,旨在帮助学生和研究人员掌握ArcGIS软件在地理信息科学中的应用技巧,并通过一系列实验加深理解与实践能力。
  • STM32傅里叶.rar
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    本资源包包含关于在STM32微控制器上实现傅里叶变换的相关文档和代码示例,适合工程师和技术爱好者学习与实践。 STM32傅里叶变换在嵌入式系统中的信号处理技术应用广泛,包括音频、图像及通信领域的数据分析与处理。作为一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,由意法半导体生产的STM32因其高性能、低功耗和丰富的外设接口而受到青睐。利用该平台进行傅里叶变换能够为实时信号提供硬件支持。 傅里叶变换是一种将时域信号转换成频谱表示的方法,最初由数学家傅里叶提出。在数字处理中常用的离散傅立叶变换(DFT)及其快速算法——快速傅立叶变换(FFT),能揭示出原始数据中的频率成分。而相较于传统的DFT,FFT的复杂度从O(N^2)降低到O(N log N),显著提高了计算效率。 要在STM32上实现这种转换通常包括以下几个步骤: 1. 数据准备:收集或生成需要进行傅里叶变换的数据,并将其存储在STM32内存中。这可能涉及使用ADC将模拟信号转化为数字形式。 2. 算法选择:根据具体的应用需求,选定适当的FFT算法,例如radix-2、radix-4或者更高效的Cooley-Tukey算法。利用STM32强大的CPU和浮点单元(如果有的话),可以支持这些复杂的运算。 3. 内存管理:确保RAM有足够的空间来存储原始数据及变换结果。合理分配与管理系统中的闪存和SRAM资源是关键步骤之一。 4. 编程实现:使用C语言或汇编编写FFT程序,充分利用STM32的硬件特性如流水线、预取指等提高执行效率。 5. 调试优化:通过调试工具(例如STM32CubeIDE或者JTAG接口)检查代码运行情况,并对其进行性能上的改进以确保满足实时性和精度要求。 6. 结果处理:将得到的结果进行解析和可视化,可能需要利用LCD显示、串口通信等输出方式。 7. 应用集成:将傅里叶变换功能整合到整个系统中与其他模块如控制逻辑及用户界面协同运作。 STM32上的傅里叶变换适用于多种场景: - 音频处理领域可以分析声音的频率成分,实现噪声消除、音效增强等功能。 - 无线通信中的应用则包括频谱分析以检测信号占用带宽和干扰源。 - 图像处理方面可以通过对图像进行频域滤波提高其质量。 - 在电力系统监测中,则用于评估电流电压特征并识别谐波等异常现象。 综上所述,STM32傅里叶变换的实现涉及硬件平台、数据采集以及数字信号处理算法等多个层面的理解与掌握对于开发高效可靠的嵌入式系统至关重要。