这里记录一下使用自定义七参数进行投影转换的过程. 1.主动创建自定义地理(坐标)变换 首先在系统工具箱里面选择创建自定义地理(坐标)变换 在弹出的窗口中输入相关参数即可. 转换方法选择COORDINATE_FRAME(坐标系框架) 2.进行投影变换 在系统工具箱中选择投影栅格进行重投影操作. 在弹出的对话框中设置相应的参数,然后点击确定. 可以在结果窗口查看任务 3.动态投影 动态投影是指将不同坐标系的数据,动态投影到某一坐标系(数据框的坐标系). 先设置数据框的坐标系 选择坐标系后点击应用.

AE设置投影而非重投影 读取一个jpg格式的影像,包含jgw文件,这时设置投影.赋值操作. IRasterDataset raster = rasterWsp.OpenRasterDataset(FileName); //AE设置投影为WebMercator投影 IGeoDatasetSchemaEdit schemeEdit = raster as IGeoDatasetSchemaEdit; if (schemeEdit.CanAlterSpatialReference) { schemeE

对当前帧进行地图点重投影和特征对齐 // map reprojection & feature alignment SVO_START_TIMER("reproject"); reprojector_.reprojectMap(new_frame_, overlap_kfs_); SVO_STOP_TIMER("reproject"); 在processframe函数中在进行初始的稀疏图像对齐之后,进一步进行地图投影和特征对齐,对新一帧图像添加特征点,由re

一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)了.20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(照相测量法)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment.21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recu

今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

研究通常会涉及到多源数据,需要进行基于像元的运算,在此之前需要对数据进行地理配准.空间配准.重采样等操作.那么当不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元不一一对应,有偏移该怎么办呢? 在ArcGIS进行重采样操作时(resample 或者project raster)可以通过设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为参考栅格数据,解决这一问题.详见我的这一篇博客和知乎文章 但面对大批量数据的时候,我们希望通过

关键词:投影,重投影,坐标转换,坐标系,空间参考,北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托 软件名称:通用坐标投影转换器Uneversal Coord Transformer 功能:支持任意投影.重投影,例如高斯投影正反算,3度和6度转换,跨带转换,加带号,去带号等. 支持的坐标系:对全球所有空间参考系进行坐标转换,包括如北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托等数千种坐标系,只有你用不到,没有我做不到. 高精度计算:对于同椭球基准

本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.google.com/earth-engine/guides/projections https://developers.google.com/earth-engine/guides/resample#resampling 1 尺度(scale) 尺度(scale)指像元分辨率.GEE中进行分析计算时以影像金字塔

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        今天要介绍的绝对是华丽的干货.比如我们从互联网上下载到了一系列(每天或者月平均等)的MODIS数据,我们怎么能够对比同一区域不同时间的数据情况,采用传统的方法可能只能将所有要参考的数据用ArcGIS等打开,然后费劲的一一对比等,不仅操作繁琐,搞不好日期等还会对应错.本文就是介绍使用Geotrellis动态加载时间序列数据,使我们能够自由选择日期浏览或者像动画一样循环展示一系列数据.直接进入干货. 二.实现方法 2.1 前台界面        前

proj.4 线程安全 本文翻译自proj.4开发者文档 原文链接 http://proj4.org/development/threads.html 线程安全关键问题 全局变量pj_error是在线程之间共享的,使得它基本上不可能安全的处理错误(译注:这个和C的errno不一样).通过引进执行上下文projCtx来解决这个问题. 原点平移使用的网格文件,需要使用到全局共享的网格信息载入列表.proj 4.7.0版本中引入mutex(互斥锁)来保护这些存储结构(参见pj_mutex.c),在4.

前面写了几篇博客介绍了Geotrellis的简单使用,具体链接在文后,今天我主要介绍一下Geotrellis在数据处理的过程中需要注意的细节,或者一些简单的经验技巧以供参考. 一.直接操作本地Geotiff   如果不想将tiff数据切割成瓦片存放到集群中,也可以直接使用Geotrellis操作本地geotiff文件,可以直接使用SinglebandGeoTiff读取单波段的tiff,使用MultibandGeoTiff读取多波段tiff. val geotiff = SinglebandGeo

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        其实这个功能之前已经实现,今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善,现将该内容进行总结.        其实这个功能很常见,比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果.本文我们也以DEM数据为例,但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值.如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值,采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)