用VC编制的可以显示图像上的像素点坐标 对一张为图中指定的RGB颜色值进行提取，生成所有该颜色的像素坐标，并可以导出到文件

此代码将像素位置转换为其质心坐标。 它适用于 DICOM 多切片图像，其中每个体素都是一个立方体。 该函数取 INPUT：VoxDim=体素尺寸，单位为微米； name_mask='MaskName.dcm'。 它提供每个像素质心的 xyz 坐标作为 OUTPUT

1.能打开并显示所有QImage能识别的图片格式文件 2.能缩放，拖动图片，Ctrl+右击还原到适应窗口大小 3.右击可弹出菜单栏，菜单包括：适应宽度，适应窗口，原图大小，截图保存 4.适应宽度的状态下，只能上下拖动图片 5.左右方向键或者A和D键控制前后图片切换 6.记录上一次关闭窗口时，窗口的位置和大小，并在下一次打开的时候按照该位置和大小显示窗口 7.能接收拖动图片或者文件夹到本软件界面，并显示文件夹中的所有图片文件 8.增加批量重命名的功能 9.标题栏显示当前图片的路径 10.界面增加半透明的切换图片按钮 11.自定义标题栏，并能按住标题栏拖动窗口 12.可以幻灯片播放，可设置幻灯片时间间隔 13.显示鼠标位置的像素位置及RGB值

你有没有想过摄影师是如何拍摄的？ 此代码根据单张照片计算相机的原始位置和方向——您需要做的就是测量照片中所见点的真实世界坐标，然后单击照片中的这些点。 该代码还确定了相机的焦距、光学中心以及 x 和 y 中像素的缩放比例。 您所需要的只是一张照片 (imageFilename)，并使用照片中可见的 3D 世界中的点坐标更新 Gather3Ddata.m。 教学视频： https : //youtu.be/WEYwitb6dTo 这使用了 Spong、Vidgasgar 和哈钦森。 这种方法也称为蔡氏校准法http://people.csail.mit.edu/bkph/articles/Tsai_Revisited.pdf Tsai, Roger Y. (1986) “一种高效且准确的相机校准技术3D 机器视觉”，IEEE 计算机视觉会议论文集和模式识别，佛罗里达州迈阿密海滩，19

相机成像原理，像素坐标到图像坐标，图像坐标到相机坐标，相机坐标到空间三维世界坐标的推导，仿真。

GETMIDPOINTCIRCLE 返回一个圆的 x,y 像素坐标[xy] = getmidpointcircle(x0, y0, radius) 返回像素坐标以像素位置 [x0 y0] 为中心的圆和给定整数的半径。 中点圆算法用于计算（ http://en.wikipedia.org/wiki/Midpoint_circle_algorithm ）。 此功能针对图像处理应用程序，其中整数像素坐标很重要，而一个像素不能遗漏或重复。 在该视图中，使用圆角三角函数使用余弦调用生成的坐标是不够的。 中点圆算法就是答案。 重点是表现。 我们预先计算点的数量将由算法生成，以预先分配坐标数组。 我曾尝试使用实现迭代器模式，避免提前计算点数和仍然能够迭代圆点。 然而，事实证明重复的函数调用非常广泛，并且类版本此功能大约慢 1000 倍。 有了这个功能，你可以在0.16毫秒内得到半径为1000的圆的像素坐

可通过改变代码中图片的输入路径，输入任意图片，并读取出图片上任意点的亚像素级坐标。 可通过改变代码中图片的输入路径，输入任意图片，并读取出图片上任意点的亚像素级坐标。

在空间得到的图片，需要知道图片上的像素点所代表的位置信息

旋转图像后，根据像素坐标生成 2D 多项式，因此环形图像的赤道是水平的并定义了原点。

EPNP根据像素坐标求解实际三维世界坐标python实现