基础公式傅里叶变换（FT）：F(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdtF(\omega)=F[f(t)]=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)e^{-j\omegat}dtF(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdt离散傅里叶变换（DFT）：X(k)=∑0N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)X(k)=\sum_0^{N-1}x(n)W_N^{kn}\quad(k=0,1,2,3\cdotsN-1)X(k)=0∑N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)其中WNkn=e−j2πNknW_N^{kn}=e^{-j\f
基础公式傅里叶变换（FT）：F(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdtF(\omega)=F[f(t)]=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)e^{-j\omegat}dtF(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdt离散傅里叶变换（DFT）：X(k)=∑0N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)X(k)=\sum_0^{N-1}x(n)W_N^{kn}\quad(k=0,1,2,3\cdotsN-1)X(k)=0∑N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)其中WNkn=e−j2πNknW_N^{kn}=e^{-j\f
旋转矩阵表示形式 由欧拉旋转定理可得：刚体在三位空间里的一般运动可以分解为刚体上某一点的平移，以及绕过该点旋转轴的转动；只考虑旋转： 三维空间中的点p在坐标系(e1,e2,e3)(e_1,e_2,e_3)(e1,e2,e3)中的坐标为(a1,a2,a3)(a_1,a_2,a_3)(a1,a2,a3),当坐标系(e1,e2,e3)(e_1,e_2,e_3)(e1,e2,e3)旋转到坐标系(e1′,e2′,e3′)(e_1^{\prime},e_2^{\prime},e_3^{\prime})(e1′,e2′,e3′),点p的坐标为(a1′,a2′,a3′)(a_1^{
旋转矩阵表示形式 由欧拉旋转定理可得：刚体在三位空间里的一般运动可以分解为刚体上某一点的平移，以及绕过该点旋转轴的转动；只考虑旋转： 三维空间中的点p在坐标系(e1,e2,e3)(e_1,e_2,e_3)(e1,e2,e3)中的坐标为(a1,a2,a3)(a_1,a_2,a_3)(a1,a2,a3),当坐标系(e1,e2,e3)(e_1,e_2,e_3)(e1,e2,e3)旋转到坐标系(e1′,e2′,e3′)(e_1^{\prime},e_2^{\prime},e_3^{\prime})(e1′,e2′,e3′),点p的坐标为(a1′,a2′,a3′)(a_1^{
OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算法）+交互式前景提取（GrabCut算法）🌎上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取🏠哈喽大家好，这里是ErrorError!，一枚某高校大二本科在读的♂同学，希望未来在机器视觉领域能够有所成就，很荣幸能够在CSDN结识众多志同道合和在各方面都有所造诣的小伙伴，我们一起加油吧~💖🚀上节内容：OpenCV中的图像处理——傅里叶变换+模板匹配目录🌻🌷OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算
OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算法）+交互式前景提取（GrabCut算法）🌎上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取🏠哈喽大家好，这里是ErrorError!，一枚某高校大二本科在读的♂同学，希望未来在机器视觉领域能够有所成就，很荣幸能够在CSDN结识众多志同道合和在各方面都有所造诣的小伙伴，我们一起加油吧~💖🚀上节内容：OpenCV中的图像处理——傅里叶变换+模板匹配目录🌻🌷OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算
在做数论题时，往往需要进行和式变换，然后变换成我们可以处理的和式，再针对和式做筛法、整除分块等操作。本文将介绍一些常见的和式变换技术。以下出现的概念大部分为个人总结，未必是学术界/竞赛界的统一说法，有不严谨的地方请谅解。?作者：Eriktse?简介：19岁，211计算机在读，现役ACM银牌选手?力争以通俗易懂的方式讲解算法！❤️欢迎关注我，一起交流C++/Python算法。（优质好文持续更新中……）??原文链接（阅读原文获得更好阅读体验）：https://www.eriktse.com/algorithm/1101.html和式的基本形式和式一般有两种：区间枚举型和整除枚举型。区间枚举型我们的
在做数论题时，往往需要进行和式变换，然后变换成我们可以处理的和式，再针对和式做筛法、整除分块等操作。本文将介绍一些常见的和式变换技术。以下出现的概念大部分为个人总结，未必是学术界/竞赛界的统一说法，有不严谨的地方请谅解。?作者：Eriktse?简介：19岁，211计算机在读，现役ACM银牌选手?力争以通俗易懂的方式讲解算法！❤️欢迎关注我，一起交流C++/Python算法。（优质好文持续更新中……）??原文链接（阅读原文获得更好阅读体验）：https://www.eriktse.com/algorithm/1101.html和式的基本形式和式一般有两种：区间枚举型和整除枚举型。区间枚举型我们的
技术背景在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系\(XYZ\)下的两个已知三角形\(\DeltaA_0B_0C_0\)和三角形\(\DeltaA_1B_1C_1\)，以三角形\(\DeltaA_0B_0C_0\)构造一个平面\(\pi_0\)，将\(\pi_0\)平移到三角形\(\DeltaA_1B_1C_1\)的质心位置，作为新坐标系的\(X'Y'\)平面，再使得\(Y'
技术背景在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系\(XYZ\)下的两个已知三角形\(\DeltaA_0B_0C_0\)和三角形\(\DeltaA_1B_1C_1\)，以三角形\(\DeltaA_0B_0C_0\)构造一个平面\(\pi_0\)，将\(\pi_0\)平移到三角形\(\DeltaA_1B_1C_1\)的质心位置，作为新坐标系的\(X'Y'\)平面，再使得\(Y'
