Difference between revisions of "如何理解仿射变换"
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− | Y=WX+B (X,Y,B为n维向量,W为n*n维矩阵) | + | &Y=WX+B& (X,Y,B为n维向量,W为n*n维矩阵) |
要求X,Y,B是线性空间中的向量,即X,Y,B的取值是连续的。 | 要求X,Y,B是线性空间中的向量,即X,Y,B的取值是连续的。 |
Revision as of 07:35, 12 October 2018
简单来说,“仿射变换”=“线性变换”+“平移”。
概念:
&Y=WX+B& (X,Y,B为n维向量,W为n*n维矩阵)
要求X,Y,B是线性空间中的向量,即X,Y,B的取值是连续的。
直观理解:
变换前是直线的,变换后依然是直线。
一条直线上各个位置之间的距离比例保持不变。
例子:
一维:y=kx+b
二维:旋转,缩放,推移,移动,镜面反射等;new_x = ax+by , new_y = cx+dy
性质:
x和y完全等价,是一个无损的变换。且不存在变形,扭曲等。可以认为x和y是完全等价的两个量。
应用:
雷达回波dbz和彩云雷达强度之间的变换。