一、为什么选择四元数描述两个坐标系之间的变换关系主要有几个方法1、欧拉角法(存在奇异性和万向锁而且三个轴旋转的顺序不好定)2、方向余弦矩阵法(翻译为Directionalcosinematrix，简称DCM，也称为旋转矩阵，看了很多博客写的是C11-C33的那个矩阵，没明白为什么也称之为一个方法，有知道的指导一下，这里就不深入去看了)3、四元数法(不容易理解，多一个维度)动态欧拉角指的是旋转的过程当中，坐标轴跟着变化，静态的则是旋转的时候坐标轴不变。我个人理解为，当世界坐标系为参考系的情况下，物体三维旋转，是静态欧拉角，自身为参考系的情况下，是动态欧拉角，这种情况下旋转某个轴，另外的轴会改变方
目录3.1改变色彩空间目标改变色彩空间对象跟踪如何找到HSV值来追踪？练习3.2图像的几何变换目标变换缩放平移旋转仿射变换透视变换其他资源3.3图像阈值处理目标简单的阈值处理自适应阈值处理Otsu的二值化Otsu的二值化是如何工作的？其他资源练习翻译及二次校对：cvtutorials.com编辑者：廿瓶鲸（和鲸社区Siby团队成员）3.1改变色彩空间目标在本教程中，你将学习如何将图像从一个色彩空间转换为另一个色彩空间，如BGR↔灰色，BGR↔HSV，等等。此外，我们将创建一个应用程序，提取视频中的彩色物体。你将学习以下函数：cv.cvtColor()，cv.inRange()，等等。改变色彩空
【pytorch】维度变换View操作unSqueeze操作图片处理的一个案例squeeze维度删减操作维度扩展-expand维度扩展-repeat矩阵的转置操作-transposeView操作将一个四维的张量（bxcxhxw）转换成一个二维的张量对于四张图片将每一张图像用一行向量进行表示，忽略通道信息unSqueeze操作增加一个维度，在指定索引位置添加维度吗，不会改变数据本身，相当于新增加一个组别图片处理的一个案例bias相当于给每一个channel上的所有像素增加一个偏置需要变换bias的维度squeeze维度删减操作b.squeeze()删减所有维度为1维度扩展-expand应用场景：
：信号与系统第三次实验记录一、实验目的1、学会用MATLAB实现连续时间信号傅里叶变换2、学会用MATLAB分析LTI系统的频域特性3、学会用MATLAB分析LTI系统的输出响应二、实验原理 1．傅里叶变换的MATLAB求解 MTLAB的symbolicMathToolbox提供了直接求解傅里叶变换及逆变换的函数 fourier()及ifourier()两者的调用格式如下。Fourier变换的调用格式F=fourier(f)：它是符号函数f的fourier变换默认返回是关于w的函数。F=fourier(f，v):它返回函数F是关于符号对象v的函数，而不是默认的w
这里写目录标题一、数值积分1.数值积分基本原理2.数值积分的实现2.1变步长辛普森法2.2自适应积分法2.3高斯——克朗罗德法2.4梯形积分法2.5累计梯形积分3.多重定积分的数值求解二、离散傅里叶变换1.离散傅里叶变换算法简介2.离散傅里叶变换的实现一、数值积分数值积分时研究定积分的数值求解方法，即借助于计算机，用数值逼近的方法近似计算定积分。1.数值积分基本原理我们假设I1=∫abf(x)dxI_{1}=\int_{a}^{b}f(x)\mathrm{d}xI1=∫abf(x)dxI2=∫abp(x)dxI_{2}=\int_{a}^{b}p(x)\mathrm{d}xI2=∫ab
众所周知，线性代数是一门严谨却又不那么严谨的学科，我们常常从原始定义中得到高度抽象的结果，偶尔还能得到一些玄学结论。本人在学习线代课程时，无意中生发了这样一种想法：分块矩阵也可以进行初等变换吗？ 我在计算分块行列式如时，无意中使用了类似初等变换求最简形的手法（Gauss消元法），将第一行乘以一个矩阵加到第二行上，消去C得到后，通过上三角矩阵的行列式结论，竟然能够求得正确结果。我又试着对上三角矩阵求逆，结果竟然仍是符合。我猜想，分块矩阵也可以进行初等变换。 通常来说，初等变换是指对矩阵元素的三种变换，与初等矩阵一一对应。现在，我将其扩展到四分块矩阵上。
目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化3.概念层次生成1.数据归约在实际应用中,数据仓库可能存有海量数据,在全部数据上进行复杂的数据分析和挖掘工作所消耗的时间和空间成本巨大,这就催生了对数据进行归约的需求。数据归约可以从几个方面入手:如果对数据的每个维度的物理意义很清楚,就可以舍弃某些无用的维度,并使用平均值、汇总和计数等方式来进行聚合表示，这种方式称为数据立方体聚合;如果数据只有有些维度对数据挖掘有益，就可以去除不
目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化3.概念层次生成1.数据归约在实际应用中,数据仓库可能存有海量数据,在全部数据上进行复杂的数据分析和挖掘工作所消耗的时间和空间成本巨大,这就催生了对数据进行归约的需求。数据归约可以从几个方面入手:如果对数据的每个维度的物理意义很清楚,就可以舍弃某些无用的维度,并使用平均值、汇总和计数等方式来进行聚合表示，这种方式称为数据立方体聚合;如果数据只有有些维度对数据挖掘有益，就可以去除不
1.fft 傅里叶变换1.1傅里叶变换的本质数学上有一种公式叫做 泰勒展开：泰勒公式： 其表达的思想，是任意一函数可以有多个指数函数构成当指数函数的个数趋近于无穷多个，那么组合出来的函数将会逼近原函数；同样的， 傅里叶想说的，在信号处理领域， 在时域中，任意一个信号可以由多个正弦信号构成。在频域中，任意一个信号可以由多个频率分量构成。1.2 傅里叶变换在时域中的作用傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。我们继续来分析这句话的意
温馨提示：本文只是一篇入门聊天，不涉及代码教程，看不懂代码就跳过，没关系！一、什么是uv1、uv其实就是一个二维坐标系啊，就俩轴，就跟xy轴一样。那为什么不叫xy，反而叫uv呢？不知道，应该是为了跟空间坐标系xyz区别开来，以免在工作流程中产生误解吧吧吧。2、uv坐标用于采样贴图，然后把它映射到模型表面。图是网上找的，如果侵权了我立马删对不起对不起对不起3、类比xOy直角坐标系，在unityshader中，uv坐标原点也是在左下角（0，0）的位置的。注意，不同的shader体系，它们设定的原点坐标是不一样的，比如dirctX的原点就在左上角。用这个uv贴图比较方便观察。记得再ps里转化成.tg
