图形学知识基础:矩阵

概念

由 m\times n 个数排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称 m\times n 矩阵。记作:

\mathbf{A}=\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & ... &a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & ... &a_{2n} \\ ... & ... & ... &... \\ a_{m1} & a_{m2} & ... &a_{mn} \end{bmatrix}

这  m\times n 个数称为矩阵\mathbf{A}的元素,简称为元,数 a_{ij} 位于矩阵\mathbf{A}的第i行第j列,称为矩阵\mathbf{A}的 (i, j) 元。

元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵

若多个矩阵的行数和列数相同,我们称它们为同型矩阵

行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。若多个方阵的行数(行数=列数)相同,我们称它们为同阶矩阵

 

基本运算

矩阵的加减法和矩阵的数乘合称矩阵的线性运算

加法

只有同型矩阵之间才可以进行加法运算,将两个矩阵相同位置的元相加即可,m行n列的两个矩阵相加后得到一个新的m行n列矩阵,例如:

\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & ... &a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & ... &a_{2n} \\ ... & ... & ... &... \\ a_{m1} & a_{m2} & ... &a_{mn} \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} b_{11} & b_{12} & ... &b_{1n} \\ b_{21} & b_{22} & ... &b_{2n} \\ ... & ... & ... &... \\ b_{m1} & b_{m2} & ... &b_{mn} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a_{11} + b_{11} & a_{12} + b_{12} & ... &a_{1n} + b_{1n} \\ a_{21} + b_{21} & a_{22} + b_{22} & ... &a_{2n} + b_{2n} \\ ... & ... & ... &... \\ a_{m1} + b_{m1} & a_{m2} + b_{m2} & ... &a_{mn} + b_{mn} \end{bmatrix}

\begin{bmatrix} 1 & 3 & 5 & 7 \\ 2 & 4 & 6 & 8 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 4 & 3 & 1 & 4 \\ 5 & 3 & 1 & 6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 5 & 6 & 6 & 11 \\ 7 & 7 & 7 & 14 \end{bmatrix}

运算律

\mathbf{A} + \mathbf{B} = \mathbf{B} + \mathbf{A}

\left ( \mathbf{A} + \mathbf{B}\right ) + \mathbf{C} = \mathbf{A} + \left ( \mathbf{B} + \mathbf{C} \right )

 

减法

与加法类似,如下:

在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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