两个坐标系下对三个相同的点以及以上的点求出两个坐标系下的转换关系，同时含有python\matlab版本

二、变换矩阵求逆 方式1： 方式2： 2.4、齐次变换矩阵的运算(续)

将任何阶 (>0) 的矩阵 3D 张量（欧几里得或笛卡尔张量）转换为另一个坐标系% % 参数：（输入） % intensor - 输入张量，转换前； 应该是一个 3 元素% 向量、3x3 矩阵或 3x3x3x... 多维数组，每个% 维度包含 3 个元素。 % % Tranmatrix - 变换矩阵，包含方向的 3x3 矩阵% 旧坐标系和新坐标系之间的余弦。 % % 参数：（输出） % otr - 转换后的输出张量； 具有与输入张量相同的维度。

等效转轴和等效转角       给定旋转矩阵 ，求对应的等效旋转轴 和等效转角 设 ， 令 上海电机学院 机械学院

基于角点 的图像 拼接 主要有角 点提取 、角 点 匹配 、变换 矩阵 的计 算和 图像 融合 四步。先分析 了平面 图形 的两像 面的变换 关系 ，然后 以此

投影变换矩阵式及变换矩阵 pdf文档 里面是一些变换的算法

DCT数据压缩的基本思想是：由于DCT的能量聚集特性，对一幅图像进行离散余弦变换后，许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT系数矩阵的左上角，也就是低频部分。DCT系数矩阵左上角第一个值称为DC系数，是整个矩阵的平均值，其余的称为AC系数，越靠近左上角对应的频率越低，越靠近右下角对应的频率越高。 在图像中，低频部分的信息量要大于高频部分的信息量，尽管低频部分的数据量比高频部分的数据量要小很多，例如删除掉占了50%存储空间的高频部分，信息量的损失可能还不到5%。因此，DCT数据压缩舍弃了高频系数，并对余下的系数进行量化减小数据量，以达到图像压缩的目的。 关于该资源的具体功能，可私信博主

正轴测 正轴测的投影变换矩阵： 思想：把投影平面旋转与任一坐标平面平行。改为三视图。

目的 　　LOAM是KITTI测试中排名第一的状态估计和激光建图方法，知名度很高，在它的基础上衍生出了很多改进版本，例如ALOAM、LEGO-LOAM、Inertial-LOAM等。 　　本文通过对论文和代码的细节进行分析，试图弄明白这个方法的特点以及为何有如此优秀的性能。 1　特征点提取 　　通过匹配每帧激光点云与上一帧点云，可以得到两帧之间机器人的相对位移，这是激光里程计的工作方式。传统的方法是直接在原始的点云上操作（例如ICP算法），但是LOAM采用了更巧妙的方法，它不是直接对大量的点云进行变换，而是在点云的基础上提取出相对较少的特征点，然后再用特征点进行匹配。 　　如何得到特征点呢？特

前面介绍怎么样实现平移的功能，接着下来演示缩放功能。比如在一个文档里插入一个图片，发现这个图片占用太大的面积了，要把它缩小，才放得下，与文字的比例才合适。这样的需求，就需要使用仿射变换的缩放功能，而实现这个功能的方法，就是采用齐次坐标的变换功式： 可看到最后一条公式，就是缩放公式，要实现二维图像的缩放，需要构造前面那个缩放矩阵，因此在OpenCV也是构造一个2X3的矩阵。不过，在缩放变换里，要考虑另外一个问题，比如图片放大之后，原来两点像素的距离变大了，在中间留下了空间，那么中间空白的像素点怎么样处理呢？其实图像处理要完成两个独立的算法计算，首先需要一个算法实现空间坐标变换，用它描述每个像素