#image-processing #matrix #linear-algebra #affinetransform
#обработка изображений #матрица #линейная алгебра #аффинетрансформация
Вопрос:
Я задаю этот вопрос с точки зрения нематематика. Поэтому, пожалуйста, приглушайте ответы как можно больше.
Я использую микроскоп, в котором есть камера, а также режим конфокального сканирования. Камера слегка повернута против часовой стрелки относительно физической ориентации сцены (0,53 градуса).
Кроме того, камера имеет небольшой боковой перенос по сравнению с центром сцены. Другими словами, центр поля зрения (FOV) камеры смещен по сравнению с центром сцены. В частности, изображение с моей камеры имеет размеры в пикселях 2560, 2160. Таким образом, центр камеры FOV равен 1280, 1080. Однако центр сцены на самом деле находится в координатах пикселя изображения 1355, 980.
Моя цель-сопоставить объекты, обнаруженные на изображении, с их физическими координатами сцены. Мы можем предположить, что этап начинается с физических координат 0,0 мкм.
Изображение с камеры имеет размер пикселя 65 нм.
Я не уверен, как применить преобразования. (Я знаю, как применить более простую матрицу вращения).
Может ли кто-нибудь показать мне, как это сделать, используя несколько примеров координат пикселей на изображении камеры?
Схематическое представление сдвигов. WF означает Широкоугольную камеру
Комментарии:
1. «аффинное преобразование», еще более ограниченное, поскольку у вас нет сдвига, просто перевод, вращение, масштабирование-вы можете играть с преобразованиями, создавая матрицы 3×3 для каждой части преобразования и составляя их (умножение матриц). отрежьте последний ряд, чтобы получить аффинную часть. библиотеки, такие как OpenCV, могут взять это и применить к изображению. — пожалуйста, некоторые примеры данных, чтобы у ppl была возможность поиграть и продемонстрировать.
2. Я провел несколько тестов с преобразованием координат в Excel. Основываясь на моем примере, как вы думаете, я должен сначала выполнить матрицу вращения, а затем сдвинуть начало координат или сначала начало координат, а затем поворот? Хорошо, я загружу данные как можно скорее.
3. поверните, затем переведите. вы узнаете каждый компонент в произведении обеих матриц.