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) | ||
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Revision as of 06:26, 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0-15之间的变换
