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基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解
恢复相机的旋转矩阵r和平移矩阵t 那么下面主要讲解关于对极几何中的基础矩阵，本质矩阵，和单应矩阵之间的区别与联系。 对极几何（epipolar geometry）描述的是两幅视图之间的内在射影关系，与外部场景无关，只依赖于摄像机内参数和这两幅视图之间的相对位姿。? 两视图的对极几何可以理解为图像平面与以基线为轴的...
利用单应性矩阵实现文档对齐显示
常见的处理步骤如下：文本对象轮廓提取或者手动调整应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单应性矩阵计算，然后完成透视变换实现文档对齐显示。 首先看一下我的运行效果：? 最左侧是输入的图像，中间是轮廓分析之后得到四个顶点，右侧是单应性矩阵...
单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接
前言前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。 得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。 这里有两张照片(我手机拍的)，背景是我老家的平房，周围是一片开阔地带，都是麦子。 有图为证：图一：? 图二：? 思路这里是两张图像的拼接，多张图像与...
OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解
单应性矩阵计算函数与应用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，调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵h，函数 findhomography 就完成了这样的功能，常见的调用代码如下：-- localize the objectstd::vector obj_pts...
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵)
图像处理之理解homography matrix(单应性矩阵)单应性矩阵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，都用到了单应性矩阵的概念与知识。 小编跟很多人一样，刚开始学习图像处理对单应性矩阵不是很了解，通过项目实践慢慢知道了一些这方面的知识和自己对它的...
如何检验所获得的同形矩阵是否良好？(2 个回答)
我通过cv::findhomography从一组点中调用来获得单应性矩阵。 我需要检查它是否有关。 所提出的方法是计算内部极大重投影误差并将其与阈值进行比较。 但经过这样的过滤后，我一直使用物体包围盒变换成几乎是直线或奇怪的非凸四边形的自发交集等疯狂的变换。 可以使用什么约束来检查单应矩阵本身是否足够？...
ECCV 2018 | 旷视科技提出GridFace：通过学习局部单应变换实现人脸校正
图 3：局部单应变换。 研究者通过把校正图像分割成 n^2 个非重叠单元以定义模版 q：? 对于每个单元? 研究者通过评估局部单应矩阵? 计算原始图像中相应的可变形单元?。 具体而言，单应矩阵可写为：? 校正网络把原始图像 i^x 作为输入，并预测 n^2 个残差矩阵?。 接着，获得单元? 的校正图像 i^y，同时单应矩阵? 可写为...
计算在2D中将四边形变换为另一个四边形的矩阵？(2 个回答)
在下图中，目标是计算单应矩阵h，其将点a1 a2 a3 a4变换为它们的对应点b1 b2 b3 b4。 那是： = h * 您建议采用什么方式成为计算h（3x3）的最佳方法。 a1 ... b4是2d中的点，它们在齐次坐标系中表示（即，...）。 编辑：对于这些类型的问题，我们使用svd，所以我想看看如何在matlab中简单地完成。 编辑： 以下是我最初...
AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价
orb-slam使用了两种初始化的方式：单应矩阵模型和极线约束模型，并选择最佳模型初始化前两个关键帧。 所以当有足够的运动时，系统会自动初始化。 orb-slam的开源激发了许多新的作品，包括基于惯性的orb-slam.okvis是设计用于融合惯性测量vi-slam系统，okvis的核心优化问题是一个既有重投影误差又有imu运动误差的滑动...
GPO：快速、准确地进行单眼SLAM初始化的全局平面优化
该算法从滑动窗口的单应矩阵估计开始，然后通过全局平面优化（global plane optimization, gpo）获取相机位姿和平面法线。 3d点可以通过使用平面约束恢复，无需三角化（or三角测量）。 本文提出的方法充分利用了多帧的平面信息，避免了单应矩阵分解中的模糊性。 我们在收集来的棋盘数据集上参照基准方法的实现，验证...
复现腾讯表格识别解析| 鹅厂技术
校正方法使用投影变换，也即拟合一个单应矩阵h，使得hx=x，x的每一列是在每条直线上以固定距离采样的点的齐次坐标，x的对应列是该点校正后的齐次坐标。 横线校正至水平，也即线上所有点的y坐标一致； 竖线校正至竖直，也即线上所有点的x坐标一致。 最后将求得的投影变换应用到原图中，将图片也校正。 3 ocr将校正后的...
42. Photo Tourism：三维重建和图像渲染结合的典范
richard在书中采用的是光流计算两个图像间的稠密变换场进行第一步的变换，而noah则仅仅采用了单应矩阵来进行中间状态的投影，我理解这是因为他搜集的大量是景物照片，这些照片中感兴趣的区域都可以近似的看做是平面，这也是为啥他称作为planar morphs? 下面是richard在书中展示的morphing效果? 然而，在某些时候...
增强现实入门实战，使用ArUco标记实现增强现实
使用opencv中的findhomography函数计算源点和目标点之间的单应性函数h。 然后将单应矩阵用于使新图像变形以适合目标框架。 新图像被复制到目标帧中。 对于视频素材，将此过程在每个帧上重复进行即可。 参考文献opencv documentation on aruco markersautomatic generation anddetection of highly reliable fiducial ...
41. 图像特征点、投影变换与图像拼接
三、投影变换矩阵的计算投影变换矩阵，正如上面所讲，是一个3x3的矩阵，其中一共有8个自由度。 一个图像上的点p变换到另外一个图像上的点p的过程用下式来描述，其中h是2d投影变换矩阵，也称为单应矩阵。? 将矩阵乘法展开可得：? 抛弃尺度量后有：? 再稍加整理有：? 所以如果知道原始图像和变换后的图像的一对对应点的...
【实战】使用ArUco标记实现增强现实
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33. 摄影-怎样对焦才能让不同距离的物体都拍摄清晰？
在这篇文章中，作者提出了一种创新性的方法来对齐图像，他没有采用其他学者采用的单应矩阵或者放射矩阵等刚性的对齐方式，而是采用了光流来进行图像间的稠密对齐。 并且，由于图像是顺序拍摄的，因此他还利用了图像之间的时序相关性，来连接图像间的光流场，论文里面提到的公式如下，用白话来解释就是（第i张图像和第...
深度相机原理揭秘--双目立体视觉
双目立体视觉深度相机简化流程下面简单的总结一下双目立体视觉深度相机的深度测量过程，如下： 1、首先需要对双目相机进行标定，得到两个相机的内外参数、单应矩阵。 2、根据标定结果对原始图像校正，校正后的两张图像位于同一平面且互相平行。 3、对校正后的两张图像进行像素点匹配。 4、根据匹配结果计算每个像素的...
综述 | 相机标定方法
张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定，采集标定板不同位姿图片，提取图片中角点像素坐标，通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值，利用非线性最小二乘法估计畸变系数，最后使用极大似然估计法优化参数。 该方法操作简单，而且精度较高，可以满足大部分场合。 基于主动视觉的相机标定法是通过主动系统控制...
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