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ピンホールカメラモデル - 計算光学を通じて遠近法を理解する - cover

ピンホールカメラモデル - 計算光学を通じて遠近法を理解する

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ピンホールカメラモデルとは
 
ピンホール カメラ モデルは、3 次元空間内の点の座標と、理想的なピンホール カメラの画面への投影との間の関係を数学的に表現したものです。このモデルでは、カメラの絞りは点として描かれており、光を集中させるためのレンズは使用されていません。例として、このモデルは、有限サイズのレンズや絞りによって引き起こされる幾何学的歪みや焦点の合っていないオブジェクトのぼやけを考慮していません。実際のカメラの大部分が離散的な画像座標しか持っていないという事実も考慮されていません。このため、ピンホール カメラ モデルは、3 次元シーンから 2 次元グラフィック表現へのマッピングの一次近似としてのみ利用できます。その有効性はカメラの品質に依存し、一般に、レンズの歪みの影響が大きくなるにつれて、画像の中心から端に向かって減少します。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: ピンホール カメラのモデル
 
第 2 章: デカルト座標系
 
第 3 章: 球面座標系
 
第 4 章: 等角投影
 
第 5 章: 円錐断面の行列表現
 
第 6 章: フーリエ光学
 
第 7 章: 3d プロジェクション
 
第 8 章: 変換行列
 
第 9 章: グラフィックス パイプライン
 
第 10 章:三次元空間
 
(ii) ピンホール カメラ モデルに関する一般のよくある質問に回答します。
 
(iii) 多くの分野でのピンホール カメラ モデルの使用例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のピンホール カメラ モデルについての基礎的な知識や情報を超えて知りたい人。
Verfügbar seit: 30.04.2024.
Drucklänge: 169 Seiten.

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    内側軸とは
     
    オブジェクトの中心軸は、オブジェクトの境界上に最も近い点が複数あるすべての点のセットです。 元々はトポロジカル スケルトンと呼ばれていましたが、1967 年にハリー ブルームによって生物学的形状認識のツールとして導入されました。 数学では、内側軸の閉鎖はカット軌跡として知られています。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 内側軸
     
    第 2 章: 曲線
     
    第 3 章: ボロノイ図
     
    第 4 章: インセンター
     
    第 5 章: リンク番号
     
    第 6 章: 基本領域
     
    第 7 章: ウェス?ズミノ?ウィッテン モデル
     
    第 8 章: トポロジカル スケルトン
     
    第 9 章: リッジの検出
     
    第 10 章: ストレートスケルトン
     
    (ii) 内側軸に関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での内側軸の使用に関する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の内側軸に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 戒厳令
     
    第 2 章: 非常事態
     
    第 3 章: バングラデシュ大統領
     
    第 4 章: 臨時政府
     
    第 5 章: 第 4 共和国
     
    第 6 章: 1999 年のパキスタン クーデター
     
    第 7 章: 2006 年のフィリピンの非常事態
     
    第 8 章: ギリシャの憲法史
     
    第 9 章: 台湾の戒厳令
     
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    (ii) 戒厳令に関する一般のよくある質問への回答戒厳令に関する基本的な知識や情報以上のものを求めている専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そして戒厳令に関する基本的な知識や情報以上のものを求めている人々。
     
     
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    光コンピューティングとは
     
    光コンピューティング(フォトニックコンピューティングとも呼ばれます)では、レーザーやその他のインコヒーレントなソースによって生成された光波を使用して、データ処理などのコンピュータータスクを実行します。 、データストレージ、またはデータ転送。フォトニクスは、従来のコンピューターで使用されている電子よりも広い帯域幅を提供する可能性が数十年にわたって示されています。
     
    メリット
     
    (I)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:光コンピューティング
     
    第2章:コンピューティング
     
    第3章:量子コンピューティング
     
    第4章:量子コンピューティングと通信のタイムライン
     
    第5章:フォトニッククリスタル
     
    第6章:量子アルゴリズム
     
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    第9章:ファイバーレーザー
     
    第10章:相互接続のボトルネック
     
    第11章:フォトニック集積回路
     
    第12章:シリコンフォトニクス
     
    第13章:コンピューターで生成されたホログラフィー
     
    第14章:サブ波長径の光ファイバ
     
    第15章:光学トランジスタ
     
    第16章:軌道角運動量多重化
     
    第17章:フォトニック分子
     
    第18章:線形光量子コンピューティング
     
    第19章:統合量子フォトニクス
     
    第20章:JCMsuite
     
    第21章:量子メモリ
     
    (II)光コンピューティングに関する一般のトップ質問への回答。
     
    (III)多くの分野での光コンピューティングの使用法の実例。
     
    (IV)17の付録で、各業界の266の新しいテクノロジーを簡単に説明します。光コンピューティングのテクノロジーの理解。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、そして行きたい人あらゆる種類の光コンピューティングに関する基本的な知識や情報を超えています。
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