在opencv和C++中,如果我以前在两个图像之间找到了一个转换矩阵,我为什么要这样做?
Mat affineTransform=getAffineTransform(coordinates_1.data(),coordinates_2.data()) ;
Mat perspectiveTransform=Mat::eye(3,3,CV_64FC1);
for(unsigned int y=0; y<2; ++y){
for(unsigned int x=0; x<3; ++x){
perspectiveTransform.at<double>(
如果我有一个像这样的图像
我想根据网格来分解图像,并将其保存在一个矩阵中。因此,如果我知道每个单元格的大小,那么我就可以创建一个新的4-D矩阵,并将每个单元格的像素值保存到新矩阵中
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[m n]=size(img);
a=ones(m/64,n/64,64,64);
x=0;y=0;
for i = 1:m
for j = 1:n
ti=i/64;
tj=j/64;
a(ti+1,tj+1,i-ti,j-tj)=img(i,j);
end;
end
但是如果我们不知道每个单元格的大小,我不知道该怎么做,我们只需要根据
我正在使用python中OpenCV中的标准方法计算两个图像img1和img2之间的单应性(图像主要包含一个平面对象,因此单应性在它们之间工作得很好)。也就是说,我使用sift计算图像之间的点匹配,然后调用cv2.findHomography。
为了加快计算速度,我将两个图像缩小为small1和small2,并在这些较小的副本上执行计算,因此我计算了单应矩阵H,它将small1映射为small2。然而,在最后,我想使用计算单应矩阵将一个全尺寸图像img1投影到另一个全尺寸图像img2上。
我认为我可以用以下方式简单地转换单应矩阵H:H_full_size = A * H * A_inverse
我正试图将表示网格(有已知行数和列数)的图像转换为或多或少匹配一幅表示网格样模式的图像。
我使用不正则函数来获得仿射变换:
[ a b 0 ;
c d 0 ;
e f 1 ]
并将获得的tform应用到我的网格中。效果不太好。
请考虑以下简化:
base=im2uint8(zeros(16)); base([3:5 10:12],[3:5 10:12])=255;
target=im2uint8(zeros(16)); target([4:8 11:15],[4:8 11:15])=255;
[optimizer, metric] = imregconfig('monomod