算法:轉型不旋轉
回答
Shift_x和Shift_y計爲翻譯。我不知道有一個轉換的具體術語同時涉及翻譯和縮放......特別是因爲這些轉換的執行順序會影響結果(取決於縮放的方式這可能不是真的)。
比例是否被當作投影矩陣?投影是冪等的,而尺度可以多次應用以產生不同的矩陣。 – templatetypedef
比例尺有時被命名爲「膨脹」:投影是將n維矩陣轉換爲nk維矩陣的方法...例如:如果您有一個真實的3D對象...要在平面2D屏幕上表示它,則需要投影方法。 –
奇怪。我認爲這只是一個普通的術語,只是將座標乘以一個因素「來自原點的投影」。編輯我的答案,以解釋這個誤解... – Patrick87
你正在尋找一個特定Affine transformation:
在法國(對不起,我找不到英文名)「une affinité」(應該是在英語親和性)是由一個翻譯的仿射變換+一個homotethy?
「LESaffinités」 包括:
- 標識
- homotethy
- 縮放
- symetry
- 突起
(無旋轉)
EDIT
所有這些變換是由在一個方向上一個homotethy和在互補的身份。
設F是一個 「affinité」
設E是一個向量空間,F和G這樣的:
如果然後
仿射變換計算旋轉,我解釋OP不希望包含旋轉。 –
@Michael,我正在談論一種稱爲affinité的特定仿射變換,而不是所有的仿射變換。 –
我不知何故錯過了你的帖子中的「一個特定」,但謝謝澄清。 –
兩個其他的答案是正確的。我將添加術語差異。
縮放,移位和旋轉是三種轉換,它們是數據仿射變換最常見的情況。可以看到反射,剪切和其他,但沒有像通常所說的那樣。
這三種可能的幾個名字獨立地或結合地去:
- 規範化:縮放,重新縮放,歸一化,擴張
- 移位:移位,定心,重新定心
- 縮放+移位:標準化
- 旋轉:旋轉,投影
- 縮放+移位+旋轉:在PCA,SVD或在某些情況下稱爲「白化」或「sphering」的步驟。
不幸的是,這些可能會在不同的背景下或多或少鬆散地解釋。例如,我通常解釋歸一化以解決居中和縮放(通常導致「z-分數」),其他人可能認爲它只是縮放。我更喜歡從不使用「sphering」或「whitening」作爲術語,因爲這些術語不夠精確,並且不在多個學科中使用。
在統計中,當一個「中心」數據的均值爲0時,可能會發生移位或翻譯。當樣本需要單位方差(或標準差爲1)時,會發生縮放。經常發生旋轉以投影到正交維度上。由於縮放和居中,這通常利用正交投影。
更新1:OP只詢問大約2個維度,但應該注意的是,這些轉換都允許在許多維度上。對1,2或任何其他維度都沒有限制,對於小維度也沒有任何特殊術語。
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這可能是遷移到數學SE站點的一個很好的問題。這基本上是一個關於幾何的問題。 – Patrick87
另外,你是在尋找一個包含這些轉換的名稱,或者是一個涉及所有這些轉換的單個轉換的名稱,在(我認爲是)規定的順序中? – Patrick87
我不同意它應該去數學。這是一個跨越很多SE網站的問題 - 數學,EE,統計,SO,遊戲開發,攝影和已經在SO上的主題,例如計算機視覺。它的核心是數學+算法,但實際使用或解釋可能非常開放。 – Iterator