Table of Contents
تحولات هندسی در بینایی کامپیوتر برای وظایف مانند تراز تصویر، تشخیص شی و تقویت داده ها ضروری است. درک چگونگی انجام دقیق و کارآمد این تحولات می تواند عملکرد الگوریتم های بینایی را بهبود بخشد و گردش های کاری طراحی را افزایش دهد.
انواع تغییرات هندسی
تحولات هندسی مشترک شامل ترجمه، مقیاس، و تکان دادن، و هر تحول مختصات تصویر را به شیوه ای خاص اصلاح می کند، امکان دستکاری تصاویر برای کاربردهای مختلف را فراهم می کند.
محاسبه برای تحول
به طور معمول، تحولات با استفاده از ماtrices نشان داده می شوند، به عنوان مثال، چرخش با زاویه GB در اطراف مبدا از ماتریس استفاده می کند:
[در این باره]
استفاده از این ماتریس برای هماهنگ کردن نقاط تصویر را بر اساس آن چرخش می دهد. مقیاس شامل مختصات ضرب شده توسط عوامل مقیاسی، در حالی که ترجمه افست به مختصات اضافه می کند.
نکات طراحی برای Computer Vision
هنگام استفاده از تغییرات هندسی، نکات زیر را در نظر بگیرید:
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۵] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳]
- از روش های بین قطبی استفاده کنید [FLT 1] مانند Bilinear یا Bicubic برای نتایج صاف.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] برای اثرات پیچیده، اطمینان از سفارش مناسب [۱]
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] با تصاویر نمونه برای بررسی دقت [۱۰]