OpenCV仿射变换+投射变换+单应性矩阵

- estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变。
- getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6.
- warpAffine():对输入图像进行仿射变换
- findHomography: 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H(3行x3列) ,使用最小均方误差或者RANSAC方法 。
- getPerspectiveTransform():计算4个二维点对之间的透射变换矩阵 H(3行x3列)
- warpPerspective(): 对输入图像进行透射变换
- perspectiveTransform():对二维或者三维矢量进行透射变换,也就是对输入二维坐标点或者三维坐标点进行投射变换。
- estimateAffine3D:计算多个三维点对之间的最优三维仿射变换矩阵H (3行x4列)
- transform():对输入的N维矢量进行变换,可用于进行仿射变换、图像色彩变换.
- findFundamentalMat:计算多个点对之间的基矩阵H。
- 问题1:如何计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵?
- 问题2:如何计算多个二维点对之间的仿射变换矩阵(使用误差最小准则 )?
- 问题3:如何计算4个二维点对之间的透射变换?
- 问题4:如何计算多个三维点对之间的仿射变换?
- 问题5:如何对输入图像进行仿射变换?
- 问题6:如何对输入图像进行透射变换?
- 问题7:如何对输入的二维点对进行仿射变换?
- 问题8:如何对输入的三维点对进行投射变换?
OpenCV仿射变换+投射变换+单应性矩阵的更多相关文章
- 相机标定 和 单应性矩阵H
求解相机参数的过程就称之为相机标定. 1.相机模型中的四个平面坐标系: 1.1图像像素坐标系(u,v) 以像素为单位,是以图像的左上方为原点的图像坐标系: 1.2图像物理坐标系(也叫像平面坐标系)(x ...
- 机器学习进阶-案例实战-图像全景拼接-图像全景拼接(RANSCA) 1.sift.detectAndComputer(获得sift图像关键点) 2.cv2.findHomography(计算单应性矩阵H) 3.cv2.warpPerspective(获得单应性变化后的图像) 4.cv2.line(对关键点位置进行连线画图)
1. sift.detectAndComputer(gray, None) # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kp ...
- opencv 仿射变换 投射变换, 单应性矩阵
仿射 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform( ...
- 单应性(homography)变换的推导
矩阵的一个重要作用是将空间中的点变换到另一个空间中.这个作用在国内的<线性代数>教学中基本没有介绍.要能形像地理解这一作用,比较直观的方法就是图像变换,图像变换的方法很多,单应性变换是其中 ...
- OpenCV 之 平面单应性
上篇 OpenCV 之 图象几何变换 介绍了等距.相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性.OpenCV相关函数.应用实例等. 1 投影变换 1.1 平面单应性 投影变换 (Projectiv ...
- 【Computer Vision】图像单应性变换/投影/仿射/透视
一.基础概念 1. projective transformation = homography = collineation. 2. 齐次坐标:使用N+1维坐标来表示N维坐标,例如在2D笛卡尔坐标 ...
- python opencv3 FLANN单应性匹配
git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 匹配准确率非常高. 单应性指的是图像在投影发生了 畸变后仍然能够有较高的检测和匹配准确率 # codi ...
- OpenCV-Python 特征匹配 + 单应性查找对象 | 四十五
目标 在本章节中,我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起,以在复杂图像中找到已知对象. 基础 那么我们在上一环节上做了什么?我们使用了queryImage,找到 ...
- 相机标定:PNP基于单应面解决多点透视问题
利用二维视野内的图像,求出三维图像在场景中的位姿,这是一个三维透视投影的反向求解问题.常用方法是PNP方法,需要已知三维点集的原始模型. 本文做了大量修改,如有不适,请移步原文: ...
随机推荐
- CoreLocation框架的使用---定位,求两地距离
前言: 在iOS开发中,有关导航,周边的开发,必须基于2个框架: Map Kit :用于地图展示 Core Location :用于地理定位 用户隐私的保护 从iOS 6开始,苹果在保护用户隐私方 ...
- [Chapter 3 Process]Practice 3.3 Discuss three major complications that concurrent processing adds to an operating system.
3.3 Original version of Apple's mobile iOS operating system provied no means of concurrent processi ...
- 【转】supervisor安装与配置
1.安装 宿主机环境:(Centos7) 宿主机环境 #yum install python-setuptools yum install python-setuptools#easy_install ...
- kettle etl
使用注意点 1 如果服务器资源有限的话,尽量少开任务窗口,但是要有容错机制,可以分为按天按分钟 2 如果不想写较长的sql可以用detail来启动 3 在设置每天提交的条数时,如果数据很少,而设置值很 ...
- Swift经典知识整理
1 关于Swift Swift 是一种适用于 iOS 和 OS X 应用的全新编程语言,它建立在最好的 C 和 Objective-C 语言之上,并且没有 C 语言的兼容性限制.Swift 采用安全 ...
- 配置ubuntu 14.04.3 LTS odoo 9.0开发环境
使用VMware Fusion 8.0.1创建ubuntu 64bit虚拟机:使用ubuntu-14.04.3-desktop-amd64.iso镜像缺省安装ubuntu,用户名odoo,密码1234 ...
- ContentControl 与 ViewModel (二)
上文说到 可以使用DataTemplateSelector. 其实等于是用 DataTemplateSelector + 动态创建DataTemplate来实现. using System; usin ...
- 39行代码实现JS HTML模板(轻量+高效+易用)
otmpl 是一个轻量级前端模版(仅有39行无压缩代码,支持缓存),所用指令仅需[#...#]和{#...#},前者包含需要输出html语句,后者包含js变量. 支持javascript完整语法,你可 ...
- kali Linux系列教程之BeFF安装与集成Metasploit
kali Linux系列教程之BeFF安装与集成Metasploit 文/玄魂 kali Linux系列教程之BeFF安装与集成Metasploit 1.1 apt-get安装方式 1.2 启动 1. ...
- 团队项目--站立会议 DAY3
小组名称:D&M 参会人员:张靖颜,钟灵毓秀,何玥,赵莹,王梓萱 今天是站立会议的第三天 在前两次会议的基础上 组员们总结了自己在任务中的经验 个抒己论在会议中进行了一些讨论 并且对接下来的工 ...