变换后计算关键点的新坐标 - 腾讯云开发者社区

2015-12-30 08:47:44 在进行地图一类的开发中经常会遇到需要计算两点之间的距离，下来看以下如何通过经纬坐标来确定两点间的距离首先，设两点分别为P1、P2，如果其值是用度分秒形式表示，...则需将其转换成十进制度的形式，如P1点纬度为23度30分，则其纬度值转换成十进制度的形式为23.5度。...然后，分别将两点的经度、纬度值转换成弧度制形式，如P1纬度为23.5度，转换成弧度制则为：23.5*PI / 180。...然后再分别求取两点间的纬度差（dlat）与经度差（dlon）；接下来求取两点间的正弦与余弦值，公式如下：A=sin2(dlat/2) + cos(P1LatInRad)*cos(P2LatInRad)...*Sin2(dlon/2) 接着求取两点的正切值，公式如下：C=2*Math.Atan2(Math.Sqrt(A), Math.Sqrt(1-A)) 最后返回两点间的距离：公式如下：D=EarthRadiusKm

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《SQL 中计算地理坐标两点间距离的魔法》

在当今数字化的世界中，地理数据的处理和分析变得越来越重要。当我们面对一个包含地理坐标数据的表时，经常会遇到需要计算两点之间距离的需求。...无论是在物流配送路线规划、地理信息系统应用，还是在基于位置的服务开发中，准确计算两点间的距离都是至关重要的。那么，如何使用 SQL 来实现这一复杂的任务呢？首先，让我们来了解一下地理坐标的基本概念。...2）这四列来表示两个点的坐标。...，在实际应用中，计算两点之间的距离时，要确保坐标值的准确性和一致性。...总之，使用 SQL 计算地理坐标两点之间的距离虽然具有一定的复杂性，但通过了解数据库系统提供的相关函数和方法，并结合实际需求进行灵活运用，我们能够有效地解决地理数据处理中的距离计算难题，为各种基于地理位置的应用提供强大的支持

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【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

bmatrix} 将向量 \begin{bmatrix}a\\b\end{bmatrix} 加到 \begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix} 上,得到平移后的新向量 \begin...d\end{bmatrix} 乘以 \begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix} ,可以得到一个新的变换后向量 \begin{bmatrix}x'\\y'\end{bmatrix}...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...0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\\w\end{bmatrix} 这种投影空间和投影变换在计算机图形学中被广泛使用,用于将三维物体投影到二维平面上进行显示。

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汽车云，云计算换挡后的下一个“赛点”？

种种问题既考验着云厂商们各自的战略布局，也同样孕育着新的增长机遇。云计算市场难得的“破局”点云计算市场增长远未到顶是事实，但整体增速放缓，特别是排名靠前的云计算大厂增速放缓也是事实。...亚马逊云计算部门2022年第三季度的营收为205亿美元，虽然同比增加了27.5%，但营收和利润数字都未达到华尔街分析师的预期值，这也是亚马逊云计算业务自2014年以来最低的增速。...从“硬件定义汽车”到“软件定义汽车”的跨越，对车企在数据、算力与算法方面的能力提出了更高的要求，这就意味着，车企需要新的数字基础设施。云厂商们看中汽车行业不仅仅在于市场规模，更在于生意边界。...比起腾讯云对“自研产品”的重视，阿里云在提出“Back to Basic”后，向软硬一体化转型，在整体战略布局上显得更聚焦。在汽车云领域，除了擅长的营销云外，自动驾驶云与智造云都是其重点布局的场景。...这要求汽车云深入到行业底层，理解各个业务场景，从单一的核心场景切入后，能够从全局出发，横向延伸到其他业务，形成体系化输出。

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袋鼠云：基于Flink构建实时计算平台的总体架构和关键技术点

数据源配置完成后，就可以在上面做基于Flink框架可视化的数据同步、sql化的数据计算的工作，并且可以对运行中的任务进行多维度的监控和告警。...数据计算任务：接收到上层传过来的sql后，进入到FlinkStreamSql框架中，解析sql、注册成表、生成transformation，最后转换成JobGraph。...数据同步和数据计算在调度平台中，接收到用户的任务后就开始了后面的一系列的转换操作，最终让任务运行起来。...当源端产生数据的速率达到某个阈值时，就不会在读取新的数据，在BaseRichInputFormat的open阶段也初始化了限速器。...在袋鼠云实时计算平台总体架构和一些关键的技术点，如有不足之处欢迎大家指出。

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新零售赋能互联网家装的可能性与关键点

新零售赋能家装行业的关键点新零售赋能家装行业可以将家装行业的发展从互联网家装时代带入到新家装时代。这是一个行业发展的主要趋势。...因此，找到新零售赋能家装行业的关键点才能真正将家装行业的发展带入到新家装时代。关键点一：技术融合而非技术加持。...通过这种深度融合，新零售赋能家装行业将不再仅仅只是一句口号，而是变成了一个实实在在改变的过程，从而将会给行业的发展带来真正切实的改变。关键点二：强调家装行业内部融合，而非各自为政。...这样的话，新零售赋能家装行业也就不再仅仅只是一句口号，而是变成了一个真正的新物种。关键点三：实现家装行业个性化与标准化的完美统一。家装行业的标准化与个性化似乎永远都是一个难以调和的矛盾体。...只有真正抓住新零售赋能家装行业的关键点，才能实现家装行业的真正蜕变，将家装行业的发展带入到新家装发展的黄金时代。

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【HTML5 Canvas】计算元件显示对象经过Matrix变换后在上级舞台上的bounds（边界矩形rect）

那么把这个放到父元件（舞台）中，再做一定变换。如下图所示，白色区域就是舞台，蓝色矩形中的白色十字架标记，就是世界坐标的（0，0）点。...蓝色矩形的原点和世界坐标的原点对应，也就是说蓝色矩阵的坐标为(0,0)。在舞台这个世界坐标系中，边界区域又是什么呢？我们的目标就是计算下图中的红色区域。...矩形旋转了-60度，其实这个变换，可以具体转化为一个Matrix矩阵变换。...d=0.500030517578125, tx=-44.3, ty=6.8) 最后，计算出每个顶点经过Matrix变换后的新坐标，再通过这4个新坐标，算出上下左右的边框位置。...关键点是transformPoint函数，理解这个线性代数计算就能理解整个2D平面的算法。其实，由于rect的x、y被简化为0，那么上述算法还可以优化，把函数拆开。最终变成： p.

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仪表盘读数识别

（2）基于YOLOv8x-pose的指针和刻度关键点检测选型理由 YOLOv8是YOLOv5团队ultralytics在今年开源的SOTA模型，引入了新的改进，进一步提升了性能和灵活性。...先将刻度点坐标转成以指针原点为中心的极坐标，根据角度从小到大排序 [16,0,4,8,12] 然后计算相邻刻度点两两间的角度差值，选择最大差值的下一个刻度点作为起点，调整顺序后 [0,4,8,12,16...透视变换步骤： 1、确定最后一个点的坐标：已知最后一个点在透视变换后的极坐标角度为45°，假设所有刻度点距离圆心距离为R，则最后一个点的坐标可以表示为（45°,R）可以根据该极坐标得出笛卡尔坐标系下的坐标...2、确定其他三个点的坐标：这里一共有6个间隔平分整个270°量程，所以每个刻度夹角为270/6=45°，据此可以依次计算出其他三个点在变换后的坐标。...将缺失点的极坐标转换为笛卡尔坐标。 3、如果进行了透视变换，需要将转换后的坐标应用于透视矩阵，以获得原图中的坐标。

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【转载】Google 后 Hadoop 时代的新 “三驾马车” -- Caffeine(搜索)、Pregel(图计算)、Dremel(查询)

Hadoop 时代的新“三驾马车” -- Caffeine、Pregel、Dremel 再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。...，该文件系统可在廉价的硬件上运行，并具有可靠的容错能力，该文件系统可为用户提供极高的计算性能，而同时具备最小的硬件投资和运营成本。...但 Google 却提出更好的技术。在 2009 年，网络巨头开始使用新的技术取代 GFS 和 MapReduce。Mike Olson 表示 “这些技术代表未来的趋势。...Google 将其搜索迁移到新的软件平台，他们称之为 “Caffeine”。...作为 Google 继 GFS 和 MapReduce 两项创新后的又一项创新，其在设计用来针对海量数据处理情形下的管理结构型数据方面具有巨大的优势。

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新冠后丧失嗅觉的关键原因找到了，科学家：长期失灵也能恢复 | Science子刊

免疫系统异常，嗅觉神经细胞减少研究人员共找来了9名感染新冠后，长期丧失嗅觉的患者；另外还有3位无新冠病史的正常人，以及2位得过新冠并且已经恢复嗅觉的人。首先是主观嗅觉水平测试（SIT）。...其中，树突状细胞的DC亚型也是数量激增，而具有抗炎症作用的M2巨噬细胞却减少了。反正简单总结一下，就是新冠导致人鼻子内部的免疫系统出现了异常活跃的反应。...现在这些东西数量下降，于是人的嗅觉也受到了影响。不幸的是，这一系列连锁反应是可持续的，有时即使新冠病毒已经被消灭掉了，但其引发的一堆“烂摊子”依然留在那儿，甚至可以长期存在。...结果，对于患者而言，新冠可能终于好了，但是嗅觉半天都没能恢复。不过，这里还有个令人欣慰的消息—— 研究人员指出，长期嗅觉损失者还是有希望的：即使在长期的免疫攻击后，神经元依然保持着一定的修复能力。...www.eurekalert.org/news-releases/974877 — 完 — 「2022人工智能年度评选」榜单揭晓领军人物TOP30 点这里关注我，记得标星哦～一键三连「分享」、「点赞

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小姐姐说，我头都被你气大了，怎么办？

纹理坐标系中计算交点如上图所示，每个头部边缘关键点和头部中心点确定一条直线，这条直线可以用二元一次方程来表示，它与上述矩形边的交点，可以通过求解二元一次方程得出。...通过关键点计算出交点的函数如下（inputPoint 表示头部边缘关键点，centerPoint 表示头部中心点，DotProduct 函数表示计算两个向量的点积）： vec2 BigHeadSample...顶点坐标靠近头部中心点如上图所示，头部边缘关键点对应的顶点坐标靠近头部中心点，在计算上可以通过点与向量相加来实现。...点与向量相加的几何意义是点按照向量的方向移动一定的距离，该向量可以通过头部中心点坐标减去边缘关键点坐标得出。移动边缘关键点的函数。...} 更新移动后的关键点坐标，绘制图像。

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计算机视觉：6.2~6.5 图像的基本变换与仿射变换

仿射变换是图像旋转，缩放，平移的总称。具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算，得到新的坐标，完成变换，其关键在于变换矩阵。...仿射变换的难点就是计算变换矩阵，OpenCV提供了计算变换矩阵的API。...src[]：原目标中的三个点； dst[]：变换后的三个点的位置； # 通过三点的起止位置来获得变换矩阵 import cv2 import numpy as np dog = cv2.imread.../dog.jpg') h, w, ch = dog.shape # 顺时针旋转90度后的起止三个点的坐标 src = np.float32([[0,0], [100,0], [0,100]]) dst...= np.float32([[100,0], [100,100], [0,0]]) # 需要原始图片的三点坐标，和变换之后三个对应的坐标 M = cv2.getAffineTransform(src,

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手把手：用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均脸”（附Python代码）

在原始图像的68个面部基准点中，左眼外眼角和右眼外眼角分别在基准点36和45。因此我们可以利用这两个点计算图像的相似变换矩阵（旋转、变换和缩放），将输入坐标系统的点进行转换为输出坐标系统。...得到相似变换矩阵后，我们就可以用来它将输入图像和基准点转换生成输出坐标了。我们使用warpAffine来转换图像，用transform来转换点。...（详见代码）步骤三：人脸对齐第二步后直接生成的平均脸上一步中，我们能够将所有的图像和关键点变换到输出图像坐标系。现在所有图像都是相同大小，并且眼睛的两角都分别对齐。...平均基准点的Delaunay三角剖分首先，我们需要计算这68个基准点的坐标平均值，我们利用这68个点（图6蓝色点）以及输出图像边界上的8个点（上图绿色点）来计算Delaunay三角剖分（上图红色边框）...如上图所示，左图是变换后输入图像的Delaunay三角剖分，中图是平均关键点的三角剖分。注意，左图的三角形1对应中图的三角形1。用左图三角形1的三个顶点及其对应的中图三个顶点计算变换矩阵。

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相机参数标定（camera calibration）及标定结果如何使用「建议收藏」

1、相机标定的意义在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。...（1）从普通坐标系变换到齐次坐标系如果是点（x,y,z）则变换为（x,y,z,1）如果是向量（x,y,z）则变换为（x,y,z,0） (2)从齐次坐标系变换到普通坐标系如果是点（x,y,z,1）则变换为...因此，普通坐标系上的点，就可以通过在后面加上一个1的方式来实现。又由于标定过程中的各个坐标系的变换，实际上就是坐标系中各个点的变换关系，因此，采用齐次坐标系不仅便于区分，而且有利于后面的计算。...据我了解，如果采用单目视觉的立体图像匹配，或者空间位置定位，应该需要用到空间位置信息。那么，在通常的单目视觉应用中，求得内参和畸变参数后，就可以对新拍摄的图像做变换和矫正。...5.3、相机参数的计算直接调用OpenCV中的函数来计算 calibrateCamera（）当输入一副新的拍摄的图像后，就可以用计算得到的参数，去矫正这幅图（本文只是单目视觉的矫正），用OpenCV

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Android OpenGL开发实践 - 基于OpenGL ES 2.0的Android相机实时图片涂鸦实现思路

以上是一种简单的情况，那么如果人脸先旋转了一下呢？这时画布也是跟着旋转了，这时的坐标如何转换？其实思路很简单，就是画的时候，计算点坐标时把它当作还没转的情况来计算，算出来后再转相应的角度就行了： ?...如何计算点(x,y)的值呢？有个神奇的公式，它可以计算一个点绕某个点逆时针旋转后的点坐标： ? 其中x、y是旋转前的点坐标，x0、y0是绕着旋转的点坐标，x’、y’是旋转后的点坐标，α是旋转角度。...加上了涂鸦画布显示缩放比例后，坐标换转的计算逻辑也要相应地作修改，假设display_scale是设置的画布显示缩放比例，沿用之前的例子，如果画布被放大显示了，算出的点会有相应的偏移，调整示意图如下:...以下均假设变换前的点为x0、y0，变换后的点为x、y。平移变换： ? 其中Δx、Δy分别表示在x、y轴上的平移量。旋转变换： ? 其中θ表示绕原点逆时针旋转的角度。...至此，本文已接近尾声，总结一下几个关键点：涂鸦画布的创建，本质上是创建一个空的texture当作画板坐标转换，关系着涂鸦位置是否正确，涉及到多个坐标系的转换，一旦某步出错，可能导致最后结果存在很大偏差

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一种用于移动机器人自动识别电梯按钮的去除透视畸变方法

在获得空间坐标后，利用Rodrigues公式，以每轴0.5的间隔对旋转度进行采样，对畸变角的空间坐标进行旋转，得到新的空间坐标，形成新的空间四边形。...得到最佳位姿后，利用对角点像素点进行同样操作，将有畸变的图像中的每个像素转化为新的像素坐标。然后通过应用逆向变换，最终可以消除透视失真。...然后将Hough变换法应用于处理后的图像，检测按钮的四条线。Hough变换法是计算机视觉、图像分析和数字图像处理领域中检测图像几何形状的基本方法之一。...第三步是计算旋转和平移矩阵，以形成检测到的按钮角点的新空间坐标点。在获得空间坐标点D之后，利用Rodriguez公式旋转具有畸变角的空间坐标，以获得它们的新空间坐标点并形成新的空间四边形。 ?...在获得所有像素的新空间坐标点后，我们可以利用相机固有参数进行投影，并在归一化平面中获得新像素点。最后，通过在相同类型的空白图像和变形图像之间应用逆变换，就可以获得去除了透视变形的新图像。

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基于正交投影的点云局部特征描述详解

然后，选取 Q 的一个子集来计算 z 轴。具体来说，Q 内所有到 p 的欧氏距离小于 rz 的点构成了一个新的点集 Qz = {q1 z, q2 z, . . . , qsz}。...如图3 所示，首先将 Q 变换至 LRF 的坐标系下来达到抗刚体变换的目的，旋转后的曲面记为 Q0 = {q1 0 , q2 0 , . . . , qk 0 }。...因此，其中的几何属性（例如局部深度）是在变换至 LRF 坐标系后的局部曲面中进行计算。由于被赋予了 LRF 一样的本征属性，这些几何属性也具有刚体变换不变性，符合文献中提出的描述子不变性理论。...其中 Lm i 和 Ls j 分别代表模型和场景对应关键点建立的 LRF，Cos(Z) 为 Lm i 的 z 轴与经过真值矩阵变换后的 Ls i 对应的 z 轴之间夹角的余弦值，Cos(X) 为将两 LRF...为了给一个数据库计算出综合指标，对于每个模型-场景点云对，随机在模型中选取 1000 个点作为关键点并利用真值变换矩阵得到这些模型关键点在场景中的对应点，然后为这些关键点计算 LRF。

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OpenCV旋转矩形RotatedRect的Points函数遇到的问题

结果昨天重新运行程序的时候发现透视变换后的图像坐标点是不对的，图像过完全不一样了。 ? 问题现象 ? 当时的效果 ?...现在的效果从上面图可以看出，现在运行的透视变换中坐标点整个颠倒了，那就只能一个一个排查原因，通过程序跟踪后发现RotatedRect::points这个函数获取到的点的顺序不一样了。...Opencv采用通用的图像坐标系，左上角为原点O(0,0)，X轴向右递增，Y轴向下递增，单位为像素。矩形4个顶点位置的确定，是理解其它各变量的基础，其中p[0]点是关键。...通俗的说就是RotatedRect的坐标点，Y轴最大的为P[0]，p[0]围着center顺时针旋转, 旋转角度为负的话即是P[0]在左下角，为正P[0]是右下角所以根据这个情况，我们要计算透视变换的点时就要对这个点进行重新排序...跟踪输出后的结果从上图中可以看到按原来的原理，P0点应该是左下角，结果输出的P0点为左上角，后来我又换了几张图测试后发现，RotatedRect的坐标点，原来说的是Y轴最大的为P[0]，现在实际输出后变为

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67. 三维重建——相机几何参数标定

我想告诉你的是，在应用DLT算法时应该首先对2D点和3D点的坐标值进行归一化变换，并在计算完成后做一些反变换，才能得到最佳的结果。...假设我们现在有>=6对点，需要求得相机矩阵P，下面阐述完整的过程：第1步：2D点坐标归一化计算一个相似变换T（由平移和缩放组成），将所有2D点x变为x'=Tx，到达如下目的变换后的2D点的中心坐标变为...(0,0)T 变换后的2D点到(0,0)T点的平均距离为\sqrt(2) 第2步：3D点坐标归一化 3D点坐标归一化分为两种情况。...情况1：如果所有3D点的深度变化不大（例如同一个标定板上的点），我们采用和2D点归一化类似的方法，计算有一个相似变换U(由平移和缩放组成），将所有3D点Xw变为X'=UXw，达到如下目的变换后所有3D...点的中心的坐标为(0, 0, 0)T 变换后所有3D点到(0, 0, 0)T的平均距离为\sqrt(3) 情况2：另外一种情况，一些3D点离相机较近，而一些点在很远处（例如拍摄远处的地平线），此时上面的归一化方法不再适用

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GPUSkinning的工作原理

动画：骨骼动画的运作方式让们从轻松一点的内容开始本篇教程吧。　　在游戏中，骨骼动画的基础是关键帧技术，们先重温一下关键帧技术。...每个关键帧中包含时间和骨骼运动信息，运动信息可以用一个矩阵直接表示骨骼新的变换，也可用四元数表示骨骼的旋转，也可以随便自己定义什么只要能让骨骼动就行。...这些挂点是模拟出来的额外的点，通常提供给们挂一些武器或其他装备物体的节点。在完成建模后，在进行骨骼绑定的时候，通常美术会选择模型的盆骨做为模型的根骨骼。...在渲染静态模型时，由于模型的顶点都是定义在模型坐标系中的，所以各顶点只要经过模型坐标系到世界坐标系的变换后就可进行渲染。...而对于骨骼动画，们设置模型的位置和朝向，实际是在设置根骨骼的位置和朝向，然后根据骨骼层次结构中父子骨骼之间的变换关系计算出各个骨骼的位置和朝向，然后根据骨骼对 Mesh 中顶点的绑定计算出顶点在世界坐标系中的坐标

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根据两点经纬坐标计算两点间的距离

《SQL 中计算地理坐标两点间距离的魔法》

【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

汽车云，云计算换挡后的下一个“赛点”？

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新零售赋能互联网家装的可能性与关键点

【HTML5 Canvas】计算元件显示对象经过Matrix变换后在上级舞台上的bounds（边界矩形rect）

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【转载】Google 后 Hadoop 时代的新 “三驾马车” -- Caffeine(搜索)、Pregel(图计算)、Dremel(查询)

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基于正交投影的点云局部特征描述详解

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