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  • 1.仿射矩阵的一般式 ⎡⎣⎢xwywzw⎤⎦⎥=⎡⎣⎢a11a21a31a12a22a32a13a231⎤⎦⎥●⎡⎣⎢ximageyimage1⎤⎦⎥ \begin{bmatrix} x_{w} \\ y_{w} \\ z_{w} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix}

    1.仿射矩阵的一般式

    xwywzw=a11a21a31a12a22a32a13a231ximageyimage1

    其中设图像平面为1,坐标只有一个比例因子。故
    Zimage=1,a33=1

    求得a11~a32 8个参数便能得到仿射矩阵。
    2.求解8个参数
    为了得到仿射后的一一对应关系,8个未知数应有8个方程,故需要4个不同的点对应才能求解该方程。
    由矩阵乘法可知:
    xw=a11ximage+a12yimage+a13(1)

    yw=a21ximage+a22yimage+a23(2)

    zw=a31ximage+a32yimage+1(3)

    zwxy:xyz
    故:
    xworld=xwzw,yworld=ywzw
    有:
    xworld=a11ximage+a12yimage+a13a31ximage+a32yimage+1

    yworld=a21ximage+a22yimage+a23a31ximage+a32yimage+1

    代入四个对应点对,并写成矩阵A·x = 0的形式。
    x1i0x2i0x3i0x4i0y1i0y2i0y3i0y4i0101010100x1i0x1i0x3i0x4i0y1i0y1i0y3i0y4i01010101x1ix1wy1wx1ix2ix2wy1wx1ix3ix3wy3wx3ix4ix4wy4wx4ix1iy1wy1iy1wx2iy2wy1iy1wx3iy3wy3iy3wx4iy4wy4iy4wx1wy1wx2wy1wx3wy3wx4wy4wa11a12a13a21a22a23a31a321=0

    由此可求得这8个参数。
    3.多点求仿射矩阵
    超过四个点,就是方程数大于未知数。属于超定方程求解,可以由最小二乘法解决。

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  • 仿射密码解密

    2015-05-12 14:25:06
    给出密文,统计得到出现频率最大的两个字母,确定密钥。
  • 仿射变换过程,(x,y)表示原图像中的坐标,(x’,y’)表示目标图像的坐标 ↑ 三. 仿射变换——图像平移 算法: 仿射变换—图像平移算法,其中tx为在横轴上移动的距离,ty为在纵轴上移动的距离 ↑ 四. python实现...
  • 用C写的仿射变换加密解密程序,程序过程很简单,不足之处,欢迎提出
  • 所以在这个操作过程里,就要多个矩阵进行操作了,先要进行平移矩阵相乘,再与旋转矩阵相乘,最后与反向平移矩阵相乘。旋转的操作都是使用角度方式来计算,因此要使用中学的知识—三角函数sin和cos等,如果对这些知识...
  • python实现仿射密码加解密过程

    千次阅读 2017-05-12 22:10:55
    对于仿射密码算法过程这里不做过多讲解,请自行参照教材或者网络资料。这里需要注意的是,默认为加密后的密文要转化为大写字母的形式。下面是用python实现的加解密过程: 密钥为k=(11,4) (1)加密过程 (2)...

    对于仿射密码算法过程这里不做过多讲解,请自行参照教材或者网络资料。这里需要注意的是,默认为加密后的密文要转化为大写字母的形式。下面是用python实现的加解密过程:

    密钥为k=(11,4)

    (1)加密过程

    import string
    
    plaintext_ = string.ascii_lowercase
    ciphertext_ = string.ascii_uppercase
    
    
    #加密算法
    
    def encryption(plaintext):
        cipherarr = [0 for i in range(len(plaintext))]
        plaintext_list = list(plaintext)
    
        j = 0
        for plaintext_item in plaintext_list:
            for i in range(len(plaintext_)):
                if plaintext_item == plaintext_[i]:
                    ciphertext = (11*i+4)%26
                    cipherarr[j] = ciphertext_[ciphertext]
                    j = j+1
    
        cipher = ''.join(cipherarr)
        return cipher
    
    while True:
        plaintext = raw_input('请输入明文:')
        cipher = encryption(plaintext)
        if plaintext == 'exit':
            break
        print '密文是:',cipher


    (2)解密过程,密钥k的逆元求出后直接带到公式


    def decryption(ciphertext):
        plaintext_arr = [0 for i in range(len(ciphertext))]
        cipherlist = list(ciphertext)
    
        j = 0
        for cipheritem in cipherlist:
            for i in range(len(ciphertext_)):
                if cipheritem == ciphertext_[i]:
                    plaintext = (19*i-24)%26
                    plaintext_arr[j] = plaintext_[plaintext]
                    j = j+1
    
        plain = ''.join(plaintext_arr)
        return plain
    
    while True:
        ciphertext = raw_input('请输入密文:')
        plain = decryption(ciphertext)
        if ciphertext == 'EXIT':
            break
        print '明文输出为:',plain
    


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  • 仿射变换图解

    2019-10-28 15:39:17
  • 遇到了一些情况需要将图片旋转一定角度使其相对来说是符合人类认知的形式【就是歪图转正】于是接触了处理图片的经典方式——仿射变换 定义:仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换,且保持二维图形的...

    遇到了一些情况需要将图片旋转一定角度使其相对来说是符合人类认知的形式【就是歪图转正】于是接触了处理图片的经典方式——仿射变换

    定义:仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换,且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现,包括平移,缩放,翻转,旋转和剪切。

    1)图像的几何变换

    对图像进行放大、缩小、旋转等操作,会改变原图中各区域的空间关系,这类操作就是图像的几何变换。

    2)仿射变换

    对原来的x和y坐标分别进行线性的几何变换,得到新的x和y,这种变换就是放射变换。

    3)投影变换

    4)极坐标变换

    5)齐次坐标

    在原坐标的基础上,引入第三个数值为1的坐标,这种表示方法就是齐次坐标。

    6)仿射变换矩阵

    仿射变换矩阵的最后一行均为(0,0,1)此形式,最后一个值为1。


    平移(translation)旋转(rotation) 顾名思义,两者的组合称之为 欧式变换(Euclidean transformation)刚体变换(rigid transformation)

    放缩(scaling) 可进一步分为 uniform scalingnon-uniform scaling,前者每个坐标轴放缩系数相同(各向同性),后者不同;如果放缩系数为负,则会叠加上反射(reflection)——可以看成是特殊的scaling;

    刚体变换+uniform scaling 称之为,相似变换(similarity transformation),即平移+旋转+各向同性的放缩;

    剪切变换(shear mapping) 将所有点沿某一指定方向成比例地平移

    上图
    在这里插入图片描述
    这张图就是被各大博客,知乎精华所引用的仿射变换的

    简单来说,图像的本质可以看做一个三维矩阵,第一维为长度,第二维是宽度,第三维是通道数(RGB),如果一张图在python中是一个变量image,那么其长宽即width, height = image.shape[:2],即前两维度的表示方法。

    对于图像矩阵中的每一个像素坐标(x,y),我们可以令其乘上一个矩阵,使所有像素坐标平移,旋转,缩放,翻转到处理后的图像新坐标上

    对于每种操作的矩阵构造如下:
    在这里插入图片描述
    以下是对单一变换时所做的矩阵操作
    在这里插入图片描述
    要知道,计算机中往往左上角是坐标原点,图片的高度(width)是X轴,宽度(height)是Y轴,因此当以原点为圆心顺时针旋转90°为例,我们将把图旋转出第一象限,此时需要将图片向Y轴方向平移原图的高度(width)才能回到第一象限:
    在这里插入图片描述
    这样的复合操作其实是多个矩阵相乘的结果
    在这里插入图片描述
    分解后是多个单独的操作

    以(0,0)为中心进行放大和缩小

    这里的放大和缩小不是指在物理空间中某一物体的放大和缩小。

    二维空间坐标(x, y)以(0,0)为中心,在水平上缩放Sx倍,指的是变换后的坐标位置(x’,y’)离(0,0)的水平距离变为原坐标(x,y)离位置中心点的水平距离的Sx倍;在垂直方向上缩放Sy倍,指的是变换后的坐标位置(x’,y’)离(0,0)的垂直距离为原坐标(x,y)离位置中心的垂直距离的Sy倍。

    用数学公式表示,(x’, 'y) = (Sx * x, Sy * y)

    如果Sx>1,则表示在水平方向上放大;如果0<Sx<1,则表示在水平方向上缩小。

    如果Sy>1,则表示在垂直方向上放大;如果0<Sy<1,则表示在垂直方向上缩小。


    假设已知参数是图片本体,我们可以自己构造一个需要的仿射变换矩阵,做自定义操作。
    如顺时针旋转90°:

    width, height = img.shape[:2]
    transform = np.matrix(
          [[1, 0, 0], [0, 1, width], [0, 0, 1]], dtype='float')
      transform *= np.matrix(
          [
              [np.cos(np.pi / 2), np.sin(np.pi / 2), 0],
              [-np.sin(np.pi / 2), np.cos(np.pi / 2), 0], [0, 0, 1]
          ],
          dtype='float')
      transform = np.linalg.inv(transform)
      img = cv2.warpAffine(img, transform[:2], (width, height))
    

    以(x0,y0)为中心的放大和缩小

    以(0,0)为中心的放大和缩小,很容易理解。而以(x0,y0)为中心的放大和缩小,直接来理解比较苦难。但是可以用分解步骤的思想来进行理解,可以变得简单一些。

    以(x0,y0)为中心的缩放(x,y)=先将原点(0,0)移动到中心点(x0,y0)—>以新原点为中心点进行缩放—>然后再移回坐标原点。

    等比例缩放

    在上面放大和缩小的公式中,如果Sx==Sy,则表示是等比例缩放。


    吐槽一下自己,突然意识到自己从秋招回学校之后就开始浪了,再也懒得写博客了,虽然零零散散接触了些新东西,但是没有系统的学过,也不好将皮毛整理成博客。接下来是正经的学习期,以及毕设的准备与实践采坑,,,新的开始,忘掉过去,要写一些更实用的博客了。

    展开全文
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空空如也

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仿射过程