今天遇到了一個問題 不曉得大家有沒有想過 假設一個Image 為3*3大小 0,45,90,135,180,225,等45度倍角沒有問題 但是如果說我要取30度上的一點其座標為何? 請問要怎麼做呢?

引言: 今天遇到了一個問題 不曉得大家有沒有想過 假設一個Image 為3*3大小 0,45,90,135,180,225,等45度倍角沒有問題 但是如果說我要取30度上的一點其座標為何? 請問要怎麼做呢?

plihui 你好: 請參考以下的連結文章 (有關旋轉部分的演算法) src="http://delphi.ktop.com.tw/loadfile.php?TOPICID=10003806&CC=223734"> -- Enjoy Researching & Developing --

嗯....我的3*3Image 並沒有要做旋轉... 除了0,45,90,135,180,225,等45度倍角的角度 好像在3*3Image沒有其它角度耶?! 但是有一個演算法硬要我在這3*3影像找30度..25度 等任意角度耶...

可以用及坐標來轉換嗎 x=rcos(角度),y=rsin(角度) 換算成直角坐標後,就可以知道他對應的像元位置了(subpixel) 或他的所屬像元(pixel)    這是你要的嗎?? >>

謝謝你的意見.... 可以提供參考.... 但是我不知道r是多少.... 怎麼辦? 假設圖形如下 1 1 1 1 1 1 1 1 1 那我r要設多少?1?根號2? 這就是問題所在

我的想法是: 如果圖形太小或者是圖上正好沒有剛剛好的角度 就用最相近的角度的某點來取代...... 只是不曉得這樣會不會影響圖形運算 比如說富利葉轉換運算?!

如果是富利葉的話... 理論上來說，一定會有影響，因為phase是相當敏感的....so 可是我不了解的是,爲什麼會沒有剛好的角度,爲什麼你的r是未知的?...而你想做的又是什麼呢? 可以大概說說嗎? >>SPATIAL INFORMATION IS COOOOL<<

我是在實做圖形signature中的質心距離(這一個signature偏偏最後要拿去做富利葉轉換並分析) 這一個signature是以一個物體的質心當做參考點 (想像畫圓以質心為原點) 以順時鐘方向取邊緣點(以順時鐘取0、5、10、15....等) 取邊緣(白點)和質心的距離當作特徵值 質心已知， 但是就我舉的例 以一個3*3的全白的image來說 1 1 1 1 1 1 1 1 1 邊緣點和質心的夾角真的只有0,45,90,135,180,225,270,315,360的點

不能取到次像元嗎? 或著...resample呢? >>SPATIAL INFORMATION IS COOOOL<<

不太懂Resample和次像元的定義 可否請教一下這2個名詞大概的原理?

次像元就是sub-pixel 一般所使用的影像坐標系(像元坐標系)，由於原始影像(raw image)市以離散的方式來紀錄連續的資料，因此就理論上而言，我們僅能由影像坐標系中讀得整數的坐標值，也因此只會有45*n的角度有"整數坐標值". 然而，於某些情況下，你可以想像每一個像元都是能夠在被分割的，如:將一個像元分成10*10個次像元來看，這就是所謂的次像元.因此就會有"非整數的坐標值"出現(∴任意的角度). >>SPATIAL INFORMATION IS COOOOL<<

你說的......很抽象..T_T 可否舉例說明吧? 比如說(下面3*3為例) 0 1 2 <-x座標 0 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 y 我要的30度角的點為何? 運算的過程?

剛查了一下 次畫素增點運算(Sub-Pixel rendering)多半使用在視訊邊碼上 但是我這方面的知識很弱 可否請大大多多指點

其中影像坐標系與質心坐標系的轉換假設為此3x3的影像中心 >>SPATIAL INFORMATION IS COOOOL<<

我了解.... 所以就這例子的話 ->

抱歉你的意思我看不懂ㄟ 可以畫圖嗎 還有...你是不是把影像坐標系當成是"只有整數"來看? 如果是,你要把它當成是實數來看喔. >>

如圖 x=1 y=1*tan(tha)? 其中tha是屬於任意角度 不曉得我說的對嗎? ps:你用的繪圖軟體好強喔 連度(o)都可以標上去..... 你是怎麼辦到的?

你所謂的"長度為1"的意思是?  是代表你不確定嗎? 如果是的話,那我大概知道你的問題出在哪了    一張數位影像中的每一個像元,皆可以兩種觀點來看: (1)像元坐標落在:每一個像元的四個角點,而每一個像元的中心點坐標即為相鄰角點坐標的平均值. 在一般的繪圖軟體中,如photoshop所使用的像元坐標系即是以此方式呈現的(見下圖) (2)像元坐標落在:每一個像元的中心,而每一個像元的四個角點的坐標即為相鄰像元的中心坐標的平均值. 一般而言,當你以陣列來表達一張影像時,你所使用的就是第二種,而當你在做一些影像處理時,如:灰值內插,你所使用的就是第一種 而不論是哪一種,在你現在的情況(例子)下,你都必須將"一個像元的寬度視為1","半個像元的寬度視為0.5" >>

謝謝...獲益良多