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由于图像的matplotlib和cartopy定义所使用的投影，我在显示Globcolour (1)中的一些数据时遇到了问题。我下载了一张NetCDF格式的总悬浮物图像(这里是data enter link description here)，当我试图显示它以及cartopy软件包中的海岸线时，海岸线和数据之间有一个臭名昭著的差距正如你在下面看到的</em
浏览 98提问于2020-04-22得票数 0
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我正在使用OpenCV的calibrateCamera，并试图了解它是如何计算重投影错误的，以及这个错误代表了什么。这似乎是投影点和测量图像点之间欧几里得距离的均方根--这是对的吗？然而，最终的重投影误差被“最小化”意味着什么呢？calibrateCamera()是否显式地使用函数projectPoints()来查找投影点？
浏览 4提问于2016-06-18得票数 2
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摄像机校准MATLAB工具箱
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我必须对我的3D点进行重新投影(我已经有来自Bundler的数据)。Pixel error: err = [ 0.71656 0.63306 ]
注:数值误差</e
浏览 1提问于2012-10-02得票数 7
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.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)我使用matchesMask中的值作为内部值，事实证明它受到了ransac的严重影响，我试图只从匹配中获得前100个最佳匹配，但异常值的百分比仍然太高。
浏览 4提问于2019-07-02得票数 1
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立体校准中的再投影误差是否足够？
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当我校准一个立体声相机时，如何评价校准程序的质量？OpenCV利用重投影误差来量化校准质量。有许多原因可能导致错误，我通过google搜索了解到，可能的原因如下在立体相机制造过程中，进行了标定。初始标定产生内、外部摄像机参数，用于消除镜头畸变和进行图像校正。立体校准
浏览 2提问于2017-02-24得票数 0
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正如标题所述，我的问题是关于calibrateCamera函数从OpenCv给出的返回值。
失真系数：
[ 0.19805527 -0.62
浏览 3提问于2015-04-14得票数 13
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我对相机校准过程中的重投影误差有点困惑。我的理解是，重投影误差描述了检测点和世界点之间的差异。我甚至发现一个值<1是“好”。更笼统地说:价值导致了什么?告诉我们什么？
浏览 51提问于2017-05-09得票数 7
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在Matlab的三角函数中，重投影误差是如何计算的？我搜索了SOF，但在这个重要的问题上什么也没有找到。
更新:他们如何使用这个错误在这里过滤掉糟糕的匹配：
浏览 9提问于2015-03-17得票数 5
在相机校准中，我使用calibrateCamera()从校准模式的多个视图中查找相机参数。它准确地做了两件事：现在，我不想只计算最小化的重投影误差，而是计算导致它的拟合参数。目前还没有返回无错误参数的函数。因此，我想我应该使用projectPoin
浏览 7提问于2016-06-21得票数 3
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OpenCV束调整
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我正在尝试使用OpenCV捆绑调整:LevMarqSparse：：Bundle -不幸的是，输出似乎完全错误：decreasing lambda to 2.4556e+19
如果我手动为我的关键点重新规划我的第一次猜测，我得到一个以像素(误差)为单位的欧几里得距离，在每个关键点和它<em
浏览 1提问于2013-01-16得票数 3
根据我的想法，只有当我有多个视图/图像，从而计算多个图像中一个(或实际上更多) 3D点的重新投影时，捆绑调整才有意义。为什么？因为我在每个图像中都有离散化误差，例如，我可以通过束调整减轻多个图像的离散化误差。如果我只考虑两个视图，重投影误差应该几乎为零，不是吗？或者这是错误的，它对2个图像也是有用的，因为本质/基础矩阵和相应的变换可能是错误的，
浏览 2提问于2021-05-28得票数 0
正如在openCV documentation中提到的，calibrateCamera运行LM优化，通过改进单应性将重投影误差降至最低。我理解这个理论，但是，我必须恢复在每个LM迭代中计算的数据来绘制每个迭代中重投影误差的演变，我真的看不到如何做到这一点，here is a figure显示了一个例子，我瞄准的是图a中的残差(只能通过谷歌搜索找到
浏览 33提问于2020-12-13得票数 0
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当使用OpenCV的findHomography函数从不同的图像估计两组点之间的单应性时，有时会由于输入点中的异常值而得到糟糕的单应性，即使您使用RANSAC或LMEDS。opencv java example:如何判断生成的3x3我在Stackoverflow和Google中寻找了这个问题<em
浏览 1提问于2012-06-15得票数 27
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从匹配中获取配准的准确性
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我有一个普通的ORB应用程序。由于没有办法找出我的单应性的准确性，我试图找出我的匹配的准确性，这是正确的方法吗？在我的代码中，删除异常值后的匹配显然是在raw_matches中。我希望在执行比率测试后，获得良好的匹配并找到它们的准确性。
浏览 13提问于2017-03-29得票数 1
我有一个python脚本，它使用calibratecamera2方法从棋盘的几个视图中校准相机。经过一个成功的校准，我去所有的原始点，并做一些绘图，并再次计算重新投影误差。我感到惊讶的是，opencv和我的重投影误差有点不同。我觉得很奇怪。我用错误的方法计算它吗？
mean_error=to
浏览 2提问于2014-05-21得票数 7
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我想做一些类似于的事情，但是stereoCalibrate()而不是calibrateCamera()。也就是说，计算立体相机标定的重投影误差。我的简化示例如下：import numpy as np
RMS (custom calculation): 0.356273345751
据我所知
浏览 5提问于2017-11-16得票数 4
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我的代码是基于立体声校准和对应代码从OpenCV的书，和。我使用C++接口的OpenCV。我的OpenCV版本是2.1，来自Ubuntu11.04存储库。我在一个单独的程序中对相同的图像运行了一次检查，在该程序中，我使用cv::drawChessboardCorners在视觉上确认左、右图像以相同的顺序正确地注册了所有角。(这种立体声校准方式在文档中是建议的)。校
浏览 4提问于2011-05-13得票数 25
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现在我想用圆圈画出每个植物的位置，以显示推荐的种植半径。与小叶显示的典型特征相比，这些圆圈非常小，半径约为0.1m，甚至更小。我发现圆圈在这些小尺寸下会失真，而且失真的方向会随着圆圈的位置而变化。, 151.2094], {radius: 0.1}).addTo(map);
L.circle([-33.865008, 151.2094], {radius: 0.1}).addTo(map); 和一张截图这是不是表明我应该使用不同的工具来绘制这些小尺寸的图形，或者有什么方
浏览 20提问于2020-11-30得票数 2
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我在研究PCA算法及其背后的理论。我想我理解了它是如何工作的，以及数据降维的思想，以便找到一个新的特性(组件)来最大化数据的方差和最小化错误。我的问题是:在这个算法中，是否同时达到最大方差和最小误差？在这个例子中，洋红/黑线是我的PCA的解决方案。因此，我找到了减少我的二维数据
浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
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并在POM.XML和application*.yml中添加了Hibernate搜索依赖项和配置。使用JHipster，因为它帮助我处理样板代码和假数据。已经将pom.xml配置为-parameters和jandex。应用程序成功运行并将数据加载到数据库中。我可以用我们根据文档编写的实用工具来编制大量索引。然而，当尝试搜索带有投影的数据时，我们收到的</em
浏览 7提问于2022-10-21得票数 0
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