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关键词

基础,本质讲解

其中主要是使用了适用于平面场景的H和适用于非平面场景的基础F,程序中通过一个评分规则来选择适合的模型,恢复相机的旋转R和平移t 那么下面主要讲解关于对极几何中的基础,本质, 这时就需要使用平面间的H恢复R,t。Homogeneous是射影几何中的一个术语,又称之为射影变换。 本质上是一个数学概念,一般所说的是平面上的,主要用来解决两个问题:(1)表述真实世界中一个平面与他对图像的透视变换(2)通过透视变换实现图像从一个视图变换到另一个视图的转换。 这种关系定义为平面。?假设已经取得了两图像之间的,则可HH可以将两幅图像关联起来:? 得到了同一平面两个不同相机坐标系的?求解方法:(1)直接线变换法。

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图像处理之理解Homography matrix()

图像处理之理解Homography matrix()是投影几何中一个术语,本质上它是一个数学概念,但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数,都用到了的概念与知识 概念这里说的主要是指平面,在三轴坐标中XYZ,Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。 对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系,而两个平面之间的关系用来描述如下:??H表示,定义了八个自由度。这种关系被称为平面。 其次知道它的用场景,下面我们就从用层面和代码层面来说说用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过,但是 当时没有说这个是用。 ,而这个过程中最重要的一步,可以通过计算实现内容替换,演示效果如下: 时代广场的街拍?

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    利用实现文档对齐显示

    常见的处理步骤如下: 文本对象轮廓提取或者手动调整用几何变换或者透视变换实现显示对齐然后再继续其它的后续处理如果可以得到文档的四个轮廓点就可以进行计算,然后完成透视变换实现文档对齐显示。 最左侧是输入的图像,中间是轮廓分析之后得到四个顶点,右侧是变换之后得到输出结果。 我们这里希望得到一个大致近似的形即可,所以该值要尽可能的大一点,这个也是使用这个函数的一个编程技巧。 3.得到四个点之后,创建目标点,然后调用findHomography,得到变换H,基于H完成透视变换得到最终的输出。 第二步的代码实现如下: 寻找形轮廓四个点Mat approxCurves;approxPolyDP(contours, approxCurves, 100, true);printf(rows : %

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    用-基于特征的图像拼接

    前言前面写了一篇关于的相关文章,结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中用场景。得到很多人留言反馈,让我继续写,于是就有这篇文章。 主要是用特征提取模块的AKAZE图像特征点与描述子提取,当然你也可以选择ORB、SIFT、SURF等特征提取方法。 匹配方法主要是基于暴力匹配FLANN+KNN完成,图像对齐与配准通过RANSAC跟透视变换实现,最后通过简的权重图像叠加实现融合、得到拼接之后得全景图像。 这个其中发现是很重要的一步,如果不知道这个是什么请看这里:OpenCV发现参数估算方法详解 基本流程1.加载输入图像2.创建AKAZE特征提取器3.提取关键点跟描述子特征4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.图像对齐6.创建融合遮罩层,准备开始融合7.图像透视变换与融合操作8.输出拼接之后的全景图关键代码 在具体代码实现步骤之前,先说一下软件版本 -VS2015-OpenCV4.2-Windows

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    Homography matrix()在广告投放中的实践

    但是前面的两篇文章中,对于并未做太多讲解。恰巧,今天【视觉IMAX】知识星球中的一个小伙伴也对进行了发问。 一 概念 对于的概念,此处结合着《Learning OpenCV》,对其进行简介绍。 映射目标点到成像仪的H可以完全用H=sM表述,其中:?注意,H现在是3x3。OpenCV使用上述公式来计算。 在中只有8个独立参数,我们选择归一化,使得?=1。但通常的方法是对整个乘以一个尺度比例。 ,我们更关心它的用场景,下面就从用层面简说说用。

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    OpenCV发现参数估算方法详解

    计算函数与用OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后,会得到一些关键点对,我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中,作为输入参数,调用发现函数来发现一个变换H 上述步骤中最重要的就是H的计算,这里我们首先来看一下该函数与其各个参数解释:Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints, InputArray 或 LMEDS可用maxIters:最大迭代次数,当使用RANSAC方法confidence:置信参数,默认为0.995H发现方法首先简的解释一下H的作用,假设在特征匹配或者对齐,视频移动估算中有两张图像 05对比测试最后看一下OpenCV中使用发现对相同的特征点对,分别使用RANSAC、PROSAC、LMEDS进行参数H的求解结果对比,显示如下:? 用 图像透视变换与对象匹配?图像拼接?

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    【简】差分

    输入一个 n 行 m 列的整数,再输入 q 个操作,每个操作包含五个整数 x1,y1,x2,y2,c ,其中 (x1,y1),(x2,y2) 是一个子的左上角和右下角坐标。 每个操作都要将选中的子中的每个元素加 c 。请你将进行完所有操作后的输出。输入格式第一行包含整数 n,m,q。接下来 n 行,每行 m个 整数,表示整数。 输出格式共 n 行,每行 m 整数,表示所有操作进行完毕后的最终。 ,j} 为例(a_{i,j}为当前位置的值):S_{i,j}=S_{i,j-1}+S_{i-1,j}-S_{i-1,j-1}+a_{i,j}一个左上角和右下角坐标为 (x1,y1),(x2,y2) 子的和可认为 c,即是让其差分 b_{x_1,y_1} 加上 c,此时,该坐标之后的(b 的前缀和子)全部加上 c ,也就多加了一个倒“L”型的区域,将该区域减去即可完成题目操作。

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    学习笔记DL004:标量、向量、、张量,、向量相乘,、逆

    线代数,面向连续数学,非离散数学。《The Matrix Cookbook》,Petersen and Pedersen,2006。Shilov(1977)。 标量、向量、、张量。 向量元素作行写在文本行,用转置操作变标准列向量来定义一个向量,x=x1,x2,x3⫟。标量可看作一元。标量转置等于本身,a=a⫟。 形状一样,可相加。对位置元素相加。 两个元素乘积,元素对乘积(element-wise product),Hadamard 乘积(Hadamard product),记A⊙B。 Ax=b,A∊ℝ⁽mn⁾是已知,b∊ℝ⁽m⁾是已知向量,x∊ℝⁿ是求解未知向量。向量x每个元素xi都未知。A第一行和b中对元素构成一个约束。 、逆逆(matrix inversion)。(identity matrix),任意向量和相乘,都不会改变,保持n维向量不变的记In。In∊ℝ⁽n*n⁾。

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    对称

    为实数,所以齐次线方程组? 是实系数方程组,由? 知必有实的基础解析,从而对的特征向量可以取实向量。 定理 设 ? 是对称A的两个特征值,? 是对的特征向量,若? 则? 正交 证明? 定理 设A为n阶对称, ? 是A的特征多项式的r重根,则 ? 的秩? 从而对的特征值? 恰有r个线无关的特征向量 定理 设A为n阶对称,则必有正交p,使 ? 其中? 是以A的n个特征值为对角元素的对角。 证明 设A的互不相等的特征值为? 它们的重数依次为? 根据之前定理,对特征值? 恰有? 个线无关的实特征向量,把它们正交化并位化,即得? 个位正交的特征向量,由? 知,这样的特征向量共可得n个。 对于不同特征值的特征向量正交,故这n个位特征向量两两正交。以它们为列向量构成正交P,则? 根据上述结论,利用正交将对称化为对角,其具体步骤为: 1、求A的特征值 2、由? 求出A的特征向量 3、将特征向量正交化 4、将特征向量位化

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    快速幂】简题学「快速幂」

    第 N 个泰波那契数」,难度为「简」。 Tag : 「动态规划」、「递归」、「递推」、「快速幂」、「打表」泰波那契序列 Tn 定义如下:T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn +

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    快速幂】简题学「快速幂」Ⅱ

    斐波那契数列」,难度为「简」。 Tag : 「动态规划」、「线 DP」、「记忆化搜索」、「打表」、「快速幂」写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即 F(N))。

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    快速幂】简题学「快速幂」Ⅱ

    斐波那契数列」,难度为「简」。 Tag : 「动态规划」、「线 DP」、「记忆化搜索」、「打表」、「快速幂」写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即 F(N))。

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    线代数——(3)

    线变换1 直线依旧是直线 2 原点必须保持固定定义Matrix?方?image.png上三角和下三角?image.png对角?image.png相等?image.png的加法? image.png加法的运算规律?image.png数与相乘?image.png相乘?image.png将两列分别于x和y相乘后加和的结果定义为向量的乘积? image.png首先用右侧所描述的,然后在用左侧所描述的变换?image.png 乘积不满足交换律 ?image.png 乘积的运算规律 ?image.png可交换? image.png线方程组的表示?image.png方的幂?image.png多项式的转置?image.png?image.png对称?image.png? image.png逆?image.png?image.png?image.png?image.png?image.png基变换?image.png逆的集合表示?image.png可逆的判断

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    Python 实现简

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    Python 实现简

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    代替循环

    代替循环举个例子:用rand(n,2)*10产生n个点坐标,求它们任意两点间距离?

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    分析与用.0

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    正定与半正定定义质与理解

    正定在线代数里,正定 (positive definite matrix) 有时会简称为正定质:正定的行列式恒为正;实对称 A A正定当且仅当AA与合同;两个正定的和是正定;正实数与正定的乘积是正定。 存在秩为n的m×n实 B,使A=BB; B,使A=B′B;存在主对角线元素全为正的实三角 R,使A=RR R,使A=R′R根据正定的定义及质,判别对称A的正定有两种方法: 求出A的所有特征值 如果对任意的实非零列向量x有xTAx≥0x有x^TAx≥0,就称A为半正定。 对于半正定来说,相的条件改为所有的主子式非负。顺序主子式非负并不能推出是半正定的。 质: 半正定的行列式是非负的;两个半正定的和是半正定的;非负实数与半正定的数乘是半正定的。

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    (简线DP | | 快速幂)

    pid=2157这道题目很多人的题解都是快速幂写的,快速幂倒是麻烦了许多了。

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    状动物模型形式计算BLUP值

    首先, 将系谱进行一下转换, 使用nadiv的prepPed函数, 预处理. 它会自动不齐没有亲本的个体, 变为NA.

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