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(办公自动化)课件透视与快捷键

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Python初学者学习中会遇到 【透视表】 实例，其中使用到了数据表 “透视表-篮球赛.csv” 网上大都只提供教学方法了，没有为学生提供数据表，本人花了点时间把这个表做出来了，以后有需要的可来这里下载使用！

本文实例为大家分享了OpenCV图像几何变换之透视变换的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1. 基本原理   透视变换（Perspective Transformation）的本质是将图像投影到一个新的视平面，其通用变换公式为： （u，v）为原始图像像素坐标，（x=x’/w’，y=y’/w’）为变换之后的图像像素坐标。透视变换矩阵图解如下： 仿射变换（Affine Transformation）可以理解为透视变换的特殊形式。透视变换的数学表达式为： 所以，给定透视变换对应的四对像素点坐标，即可求得透视变换矩阵；反之，给定透视变换矩阵，即可对图像或像素点坐标完成透视变换，如下图所示：

基于C++和OpenCV实现的逆透视变换(Inverse Perspective Mapping)源码，基于CMake构建，Linux/Windows/Mac均可使用。 车道线检测等算法中可以使用。

研究了基于二维(QR)码识别的P4P算法,提出利用QR码中存储的四个共面顶点的坐标和QR码图像中的像素坐标进行定位。通过相机标定和图像校正得到校正的QR码四个共面顶点的像素坐标,通过译码程序解析得到四个共面顶点的实际位置坐标,将P4P算法解算输出的旋转矩阵和平移向量作为下一步算法的迭代初始值。在透视N点投影算法中,借助李群和李代数之间的局部同构关系,将流形上的寻优转化为切空间中的寻优,利用线性空间中的最优化手段对目标值进行优化。在切空间的任何梯度方向,参数值都在该空间内,即所求矩阵都在流形上。实验结果表明,在导航运动过程中,相机坐标位置误差小于±2 mm,旋转角度误差小于±0.5°,算法具有较高的定位精度及稳定性。

通过创建数据透视表分离货品信息，不是手工创建，而是VBA自动创建。