最小化单应矩阵的误差
我有一个单应性矩阵 [h1 h2 h3 h4 h5 h6 h7 h8 h9] 我改变了一个观点 p1 to P1使用上面的单应性矩阵. 同样 p2 to P2 p3 to P3 p4 to P4 我知道两者之间的区别 P1-P2 = D1 P2-P3 = D2 P3-P4 = D3 由于单应性错误，D1，D2，D3中的错误很小.
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单应性和仿射变换
您好，我是计算机视觉的初学者，如果您要查找两幅图像之间的转换以及为什么要使用它，我想知道单应性和仿射变换之间的确切区别是什么.从我在线上找到的论文和定义中，我还没有找到它们之间的区别，以及它们之间的区别. 感谢您的帮助. 解决方案 我已按照外行的条款将其设置为空. Homography 单应性是将一个图像中的给定点集映射到另一图像中的对应点集的矩阵. 单应性是一个3x3
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多相机图像拼接
我一直在运行一个从多台摄像机拼接图像的项目，但是我认为我遇到了瓶颈...对此问题我有一些疑问. 我想将来将它们安装在车辆上，这意味着摄像机的相对位置和方向是固定的. 另外，由于我使用的是多台摄像机，并尝试使用HOMOGRAPHY拼接它们中的图像，因此我将摄像机尽可能地靠近，以免出现错误(由于摄像机的焦点不在相同的位置，这是不可能的，因为相机占据了一定的空间.) 这是我的简短实验视
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findHomography，getPerspectiveTransform和& getAffineTransform
此问题与OpenCV函数findHomography，getPerspectiveTransform& getAffineTransform findHomography和getPerspectiveTransform有什么区别?我从文档中了解到，getPerspectiveTransform使用4个对应关系(这是计算单应性/透视变换的最低要求)来计算变换，其中findHomography会
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Opencv单应性从像素xy坐标中查找全局xy坐标
我试图找到变换矩阵H，以便可以将(x，y)像素坐标相乘并获得(x，y)真实世界坐标.这是我的代码: import cv2 import numpy as np from numpy.linalg import inv if __name__ == '__main__' : D=[159.1,34.2] I=[497.3,37.5] G=[639.3,479.7] A=[0,478.2] #
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OpenCV 2.4.3-在裁切后的图像上使用反向单应性的warpPerspective
当使用SURF在场景中查找参考图像时，我想裁剪场景中找到的对象，然后使用warpPerspective和反向单应性矩阵将其“拉直". 意思是说我有这个SURF结果: 现在，我想裁剪场景中找到的对象: 然后使用反向单应性矩阵使用warpPerspective仅“拉直"裁剪的图像.我要瞄准的结果是，我将获得一张图像，其中仅包含对象，并且原始场景中残留了一些扭曲的残影(因为裁剪并不是仅对象
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通过单应性或带有solvePnP()函数的相机姿态估计
我正在尝试在照片上构建静态增强现实场景，并在平面上共面点与图像之间定义了4种对应关系. 以下是分步流程: 用户使用设备的相机添加图像.假设它包含一个以某种角度捕获的矩形. 用户定义矩形的物理尺寸，该矩形位于水平面(以SceneKit表示为YOZ).假设它的中心是世界的原点(0，0，0)，因此我们可以轻松地找到每个角的(x，y，z). 用户在图像坐标系中为矩形的每个角定义uv坐标.
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从OpenCV中的findHomography中检测垃圾单应性?
我在点列表上使用findHomography并将结果发送到warpPerspective. 问题在于，有时结果是完全的垃圾，结果图像由怪异的灰色矩形表示. 如何检测findHomography何时给我发送不好的结果? 解决方案 您可以对输出执行几种健全性测试.在我的头顶上: 计算单应性的行列式，并查看它是否太接近零以至于舒适. 更好的是，计算其SVD并验证第一个到最后一
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OpenCV虚拟照相机旋转/平移以鸟瞰
我有一台经过校准的相机，在其中我完全了解内在和外在数据.相机的高度也是已知的.现在，我想虚拟旋转摄像机以获取鸟瞰图，这样我就可以使用三个旋转角度和平移来构建Homography矩阵. 我知道可以通过Homography将2个点从一个图像转换为另一个图像 x = K *(R-t * n/d)K ^ -1 * x' 现在我想知道几件事: 如果要以ccs形式返回图像坐标，则必须将其乘以
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单应矩阵中的元素是什么意思?
我是图像处理的新手，但是我正在使用EMGU进行C#图像分析.但是，我知道单应性矩阵并不是EMGU独有的，因此也许知道另一种语言的人可以更好地进行解释. 请(尽可能简化)有人可以解释每个元素的作用.我已经在网上查找了此信息，但找不到我可以正确理解的答案(正如我所说，我对这一切还是有点陌生！) 我分析2个二维图像.因此，需要一个3x3的矩阵来说明图像的旋转/平移.如果未检测到运动，则单
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OpenCV Homography，转换一个点，这段代码在做什么?
我正在使用OpenCV计算的单应性.我目前使用此单应性通过以下功能来变换点.该功能执行我需要的任务，但是我不知道它实际上是如何工作的. 任何人都可以逐行准确地解释最后三行代码背后的逻辑/理论，我知道这可以转换点x，y，但是我不清楚为什么这样: 为什么以这种方式计算Z，px和py，h中的元素对应什么? 非常感谢您的评论:) double h[9]; homography =
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从单应中提取变换和旋转矩阵?
我有两张来自摄像机的连续图像，我想估计摄像机姿势的变化: 我计算光流量: Const MAXFEATURES As Integer = 100 imgA = New Image(Of [Structure].Bgr, Byte)("pic1.bmp") imgB = New Image(Of [Structure].Bgr, Byte)("pic2.bmp") grayA = imgA.Co
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从两个Kinect深度图中提取投影单应性
考虑到从Kinect深度图获得的两个连续的3D点云1和2(不是整个云，比如说用OpenCV的GoodFeaturesToMatch从云中选择了100个点)，我想从1到2计算摄像机的单应性.这是一种投影变换，许多人已经完成了:此处(幻灯片12)，此处(幻灯片30)和这里似乎是经典论文 .我的问题是，尽管我是一名合格的程序员，但我还没有数学或触发技能将这些方法之一转换为代码.由于这不是一个容易解决的问
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OpenCV：WarpPerspective功能的参数是什么？
我正在用Java构建一个使用OpenCV的应用程序。我之前没有使用过这个库，Java实现有点缺乏文档。我需要撤消一个透视扭曲的图像，使其平方。我需要将梯形变换为矩形。基本上我需要拉伸两个平行边中较短的一个以匹配较长的平行边的长度。我知道我需要计算单应性并使用WarpPerspective函数，但我不知道如何构造这个命令。我知道单应性是什么，但我不知道如何申报一个，我不知道该怎么做为warpPers
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图像3D旋转OpenCV
我需要在x和y轴上执行2D图像的3D旋转。 我读到我必须在OpenCV上使用Homographic矩阵，但我不知道如何设置矩阵来执行常见的旋转角度。例如x轴上30度或y轴上45°。 我读过这篇文章：使用OpenCV在3D中翻译和旋转图像。我尝试了f的不同值，但它不起作用。 我想知道矩阵的哪些参数我必须改变以及如何（公式）。 谢谢！ 解决方案 关注相同的帖子，但替换你的旋转矩
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2D-3D单应矩阵估计
我正在使用我的Kinect进行一些2D 3D图像处理。这是我的问题：我的3D（x，y，z）中的点位于一个平面上。我也知道RGB图像（x，y）上的点的坐标。现在我想估计一个2D-3D单应矩阵来估计（x1，y1，z1）坐标到随机（x1，y1）点。我认为这是可能的，但我不知道从哪里开始。 谢谢！ 解决方案 您要找的是相机投影矩阵，而不是单应性。单应性将从相机看到的平面映射到从另一个看到的同
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如何估计OpenCV中的2D相似变换（线性共形，非反射相似性）？
我正在尝试通过匹配SIFT描述符并通过RANSAC查找转换矩阵来搜索输入图像中的特定对象。该对象只能通过2D空间中的相似变换（缩放，旋转，平移）在场景中进行修改，因此我需要在3D空间中估计2x2变换矩阵而不是3x3单应矩阵。如何在OpenCV中实现这一目标？ 解决方案 您可以使用
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RANSAC算法
有人可以告诉我如何使用RANSAC算法在两个具有一定重叠部分的图像中选择共同的特征点吗？问题来自基于特征的图像拼接。 解决方案 当使用RANSAC进行基于特征的图像匹配时，你想要的是找到最能转换第一个图像的变换到第二张图片。这将是维基百科文章中描述的模型。 如果您已经获得了两个图像的功能，并且发现第一个图像中哪些功能最匹配第二个图像中的哪些功能，那么RANSAC将使用类似这样的功
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使用控制点扭曲图像
我想根据从这里： A 和 B 包含源目标顶点的坐标。 我正在将转换矩阵计算为： A = [51 228; 51 127; 191 127; 191 228]; B = [152 57; 219 191; 62 240; 92 109]; X = imread（'rectangle.png'）; info = imfinfo（'rectangle.png'）; T
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Opencv - Features2D + Homography结果不正确
我遇到了一些问题，将检测到的物体轮廓放在正确的位置，就好像坐标位置错误一样。我将粗麻布设置为2000并且我已经过滤了小于最小距离的3倍的匹配。任何帮助，将不胜感激。 运行匹配和单应性的结果： 以下代码示例： public static void findMatches（） { System.loadLibrary（Core.NATIVE_LIBRARY_NAME）;
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