转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80852438 https://blog.csdn.net/hty1053240123/article/details/51992398 一，概述 图像的几何变换主要包括：平移、缩放、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础 ...
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2021-06-28 20:46:12
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<style> /* 定义名称为zhuan的动画 */ @keyframes zhuan { 0% { transform: translate(0, 0); } /* 水平移动 */ 30% { transform: translate(600px, 0); } /* 放大x，y 2倍*/ 50% ...
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2021-06-28 18:13:40
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机器学习中非均衡数据集的处理方法？ 主要包括四大类方法，1Sampling 2Cost Sensitive Methods 3Kernal-Based Methods and Active Learning Methods 4One-Class Learning or Novelty Detecti ...
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2021-06-02 18:45:33
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二维几何变换 齐次坐标 齐次坐标就是用n+1维矢量表示n维矢量，$p(x,y)\(的齐次坐标表示为\)(wx,wy,w)=(X,Y,w)$。 二维规范化齐次坐标：$w=1$时，\(p(x,y,1)\) 类似三维规范化齐次坐标为$(x,y,z,1)$ 齐次坐标的目的：避免了平移变换使用矩阵加法运算，是 ...
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2021-05-24 15:09:31
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https://arxiv.org/abs/2103.06255 2021-04-08 convolution 平移不变性 权值共享 每个通道提取不同的特征 Involution kernel在空间范围上是不同的，在通道上共享 卷积 组卷积 深度卷积 卷积核为奇数： 1.padding是对称的 （k ...
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2021-05-24 08:20:08
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平移->旋转->反向平移 QPointF data; QPointF origin; qreal degrees = 45.0; QMatrix transform; transform = transform.translate(origin.x(),origin.y()).rotate(degr ...
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2021-04-08 14:00:14
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卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及空间或时间上的次采样。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和扭曲不变性. CNN由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。 循环神经网络可以记住先前时间步 ...
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2021-03-10 13:40:54
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最近做的项目，是对WPF InkCanvas进行操作，现在网上的教程多数都是简单的引用InkCanva，然后对InkCanvasEditingMode进行简单的设置，实现笔迹的颜色，擦除，写等操作，这些基础的内容在项目开发中几乎无法使用，近期将会持续更新，在这个项目中对InkCanva使用及理解 1 ...
仿射变换通过一系列原子变换复合实现，具体包括：平移（Translation）、缩放（Scale）、旋转（Rotation）、翻转（Flip）和错切（Shear）。 平移： 缩放： 旋转： 翻转： 错切： 示例 from __future__ import print_function import ...
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2021-02-23 14:28:15
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以法向量和光源位置为基础的光强计算有以下两种方法 **方法1：**在世界坐标系中计算（即在模型经过model变换后进行光照的计算） **方法2：**在相机坐标系中计算（即在模型经过model，view变换后计算） 方法1 因为模型为了从模型坐标系变换到世界坐标系可能会做平移、旋转、缩放等变换，而原本 ...
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2021-02-17 14:21:04
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