左手和右手坐标系
空间直角坐标系 解析几何为了沟通空间图形与数的研究,需要建立空间的点与有序数组之间的联系,为此我们通过引进空间直角坐标系来实现。 过定点O,作三条互相垂直的数轴,它们都以O为原点且一般具有相同的长度单位.这三条轴分别叫做x轴(横轴)、y轴(纵轴)、z轴(竖轴);统称坐标轴.通常把x轴和y轴配置在水平面上,而z轴则是铅垂线;它们的正方向要符合右手规则,即以右手握住z轴,当右手的四指从正向x轴以π/2角度转向正向y轴时,大拇指的指向就是z轴的正向,这样的三条坐标轴就组成了一个空间直角坐标系,点O叫做坐标原点。 判断方法:在空间直角坐标系中,让右手拇指指向x轴的正方向,食指指向y轴的正方向,如果中指能指向z轴的正方向,则称这个坐标系为右手直角坐标系.同理左手直角坐标系。 笛卡尔坐标系 3D数学讲解如何在3D空间中精确度量位置、距离和角度,其中使用最广泛的度量体系是笛卡尔坐标系。笛卡尔坐标系可分2D和3D的,在3D中有两种完全不同的坐标系:左手坐标系和右手坐标系,左手坐标系是X轴向右,Y轴向上,Z轴向前,右手坐标系的Z轴正好相反,是指向“自己”的,在计算机中通常使用的是左手坐标系,而数学中则通常使用右手坐标系。 多坐标系 游戏和图形开发中常用的坐标系有:世界坐标系、物体坐标系、摄像机坐标系、惯性坐标系。 世界坐标系是描述其它坐标系所需要的参考框架,只能用世界坐标系描述其他坐标系的位置,不能用更大的,外部的坐标系来描述世界坐标系。 关于世界坐标系的的典型问题都是关于初始位置和环境的,如: <!--[if !supportLists]-->1、 <!--[endif]-->每个物体的位置和方向。 2、摄像机的位置和方向。 3、世界的每一点的地形是什么。 4。各物体从哪里来,到哪里去。 物体坐标系是和特定物体相关的坐标系。每个物体都有它们独立的坐标系。 在物体坐标系中可能会遇到的问题: 1、周围有需要互相作用的物体吗?(我要攻击它吗?) 2、哪个方向,在我前面吗?我左边一点?(我应该射击还是转身就跑) 摄像机坐标系是和观察者密切相关的坐标系。是一种特殊的“物体”坐标系。 典型问题: 1、3D空间中的给定点在摄像机前方吗? 2、3D空间中的给定点在屏幕上还是超出了边界? 3、某个物体是否在屏幕上?部分还是全部在? 4、两个物体谁在前面?(可见性检测,深度排序) 惯性坐标系是为了简化世界坐标系到物体坐标系的转换。从物体坐标系到惯性坐标系只需旋转,从惯性坐标系到世界坐标系只需平移。 嵌套坐标系同样为了简化物体在世界坐标系中位置,如一个物体坐标系嵌套一个头部坐标系,则头部坐标系可以只与物体坐标系联系,简化操作。 坐标系转换,应用矩阵表示,一切操作如物体的旋转、平移过程等都可以用矩阵(4*4齐次空间矩阵)来表示
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5.1.3 边界值法--二元基本边界值分析 边界值测试的另一个关键假设是,故障很少是由两个(或两个以上)缺陷同时出现造成的,这在可靠性理论中称为 "单一缺陷 "假设。基于 "单一缺陷 "假设的边界值测试称为基本边界值分析。 在边界值测试中,我们通常使用两值边界,然后辅助以正常值来设计输入变量的值。 对于只有 x 和 y 两个输入变量的软件,输入域在二维坐标系中呈阴影状。使用基本边界值分析法得到的测试用例就是黑点所在的位置,总共有九个测试用例。 如果有一个 n 变量的软件输入域,则选择其中一个变量略小于最小值、最小值、正常值、最大值和略大于最大值这五个值,其余全部取正常值。对这个 n 个变量的软件输入域进行边界值分析,可产生 4n+1 个测试用例。 三值基本边界值分析
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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