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  1. 仿射变换的在图象变换中的应用

  2. 仿射变换的在图象变换中的应用 仿射变换的概念,典型的仿射变换矩阵
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-12
    • 文件大小:63488
    • 提供者:davidzhangjing
  1. ImageDemo 图像处理

  2. 图像处理 图形控制 仿射矩阵 图像渐变 图片制作 源代码,含注释 仅供学习,严谨商用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-04
    • 文件大小:390144
    • 提供者:philip502
  1. 基于平面与直线的仿射重建

  2. 给出了无穷远平面的单应矩阵以及仿射重建算法,然后从数学上严格证明了下述命
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-24
    • 文件大小:220160
    • 提供者:s*zg
  1. 利用仿射变换的图像拼接

  2. 利用三个点计算后获得仿射矩阵,然后进行图像拼接
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-30
    • 文件大小:17408
    • 提供者:lilu891225
  1. opencv surf匹配 仿射矩阵

  2. opencv中试用surf匹配 求仿射矩阵
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2012-05-16
    • 文件大小:5120
    • 提供者:stlife
  1. opencv仿射变换

  2. 基于Visual Studio的Opencv进行图像的仿射变换,通过构建仿射矩阵来旋转图像。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2018-06-29
    • 文件大小:1024
    • 提供者:tutuliangliang
  1. 仿射框架的必要条件

  2. 在函数空间中,基的限制条件比较严格,通常情况下,框架可以很好地替代基的作用,所以框架的相关研究具有较大的实际意义.对于框架的必要条件的研究已经有不少成果,对于高维情况的研究是其中的一个重要推广.在框架定义的和式中,通过改变求和的方式,引入A进求和法,研究和式的收敛情况.选择特定的函数满足框架的定义,从而获得带有膨胀矩阵及旋转矩阵的仿射框架的必要条件.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-20
    • 文件大小:324608
    • 提供者:weixin_38742409
  1. 仿射Toda场论中广义II型缺陷的可积性。

  2. 研究了广义II型缺陷的Liouville可积性。 不考虑完全可积性,仅考虑与包含缺陷的系统相关联的无限数量的守恒量的存在。 对于仿射Toda场论(ATFT)中的缺陷,表明动量守恒很可能是可积性的必要条件。 对于动量守恒的Tzitzéica缺陷和动量守恒的D 4 ATFT缺陷,计算了保证零曲率的缺陷Lax矩阵,从而保证了无限数量的守恒量。 还进行了与D 4缺陷有关的一些其他计算,以找到比以前出现的更为完整的缺陷电位集。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-24
    • 文件大小:753664
    • 提供者:weixin_38556668
  1. 使用OpenCV实现仿射变换—缩放功能

  2. 前面介绍怎么样实现平移的功能,接着下来演示缩放功能。比如在一个文档里插入一个图片,发现这个图片占用太大的面积了,要把它缩小,才放得下,与文字的比例才合适。这样的需求,就需要使用仿射变换的缩放功能,而实现这个功能的方法,就是采用齐次坐标的变换功式: 可看到最后一条公式,就是缩放公式,要实现二维图像的缩放,需要构造前面那个缩放矩阵,因此在OpenCV也是构造一个2X3的矩阵。不过,在缩放变换里,要考虑另外一个问题,比如图片放大之后,原来两点像素的距离变大了,在中间留下了空间,那么中间空白的像素点怎
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:196608
    • 提供者:weixin_38537684
  1. 仿射迭代最近点算法进行点集配准

  2. 对于刚性点集配准,传统的迭代最近点(ICP)算法是准确且快速的,但无法处理仿射情况。本文改为介绍一种新的基于lie群的广义ICP算法,用于mD点集的仿射配准。首先,利用奇异值分解技术,将仿射变换分解为三个特殊矩阵,然后对其进行约束。然后,在仿射ICP算法的每个迭代步骤中,通过李群的指数映射及其泰勒逼近来表示这些矩阵。这样,仿射配准问题最终简化为二次编程问题。通过解决这个二次问题,新算法从任何给定的初始参数单调收敛到局部最小值。因此,为了达到所需的最小值,需要良好的初始参数和约束条件,这些参数和约
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:818176
    • 提供者:weixin_38686399
  1. 行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知

  2. 行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38593723
  1. 基于仿射近似从序列图像重建目标三维结构

  2. 从序列图像重建目标三维结构是摄影测量学和计算机视觉的研究热点。针对传统算法中精度与计算量的矛盾,提出一种基于仿射近似的新算法,首先用仿射三线性张量合成序列图像中的缺失图像点,重新建立图像测量矩阵,然后用仿射矩阵分解从图像特征直接获得目标三维结构的初始值,最后用基于“R-T”模式的光束法平差进行优化。仿真数据和真实图像实验表明,新算法精度高、稳定性好,有效解决了传统算法中精度、算法复杂性与结果数值稳定性的矛盾,为序列图像三维解析中的关键技术问题提供了解决方案。算法可广泛应用于航空测绘、工业检测、虚
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38514523
  1. 仿射变换在压缩感知跟踪中的应用

  2. 针对跟踪中目标尺度变化和旋转问题,将仿射变换和应用到压缩感知跟踪中.首先,以上一帧的跟踪结果为均值,以一定的标准差按照高斯分布,随机生成不同尺度和旋转角度的候选框;然后,通过仿射变换将其转换至直角坐标系中,通过多尺度滤波得到目标在不同尺度下的高维特征向量,采用压缩矩阵将高维特征向量降维至低维空间;最后,将低维特征向量通过贝叶斯分类器选取具有最大响应的候选位置作为目标的跟踪位置.在此基础上分别提取正负样本来更新分类器参数,从而实现持续稳定的跟踪.实验结果表明,该算法能够较好地解决压缩感知跟踪中的目
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:131072
    • 提供者:weixin_38564003
  1. Delaunay三角剖分和仿射约束的特征相同多物体同名点立体匹配

  2. 针对野外大视场、远距离、随机出现的特征相同多物体定位的实际需求,构建了基于双目立体视觉原理的三维坐标测量系统。为了高精度定位随机出现的特征相同多物体,需要正确匹配多物体同名点,因而提出了一种基于Delaunay三角剖分和仿射约束的立体匹配方法。利用具有抗仿射变换的仿射尺度不变特征变换(ASIFT)算法获得左右背景图像匹配点;通过Delaunay三角剖分算法对抽样后的匹配点生成三角网格,对左右图像每一对匹配三角形区域计算仿射矩阵;根据多物体同名点在不同匹配三角形内的分布,利用仿射约束实现对多物体同
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_38544625
  1. 基于仿射变换与Levenberg-Marquardt算法的织物图像配准

  2. 针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题, 提出了一种基于仿射变换与Levenberg-Marquardt (LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发, 利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变, 包括平移、旋转、缩放和错切变换, 符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵, 该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配, 将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题, 进而利用LM算法搜寻最优参数值, 同时
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38694336
  1. 大仿射场景的混合特征提取与匹配

  2. 为了提高大规模场景三维重建中的精度,在保证算法效率的前提下,提取两种局部稳定不变特征,并采用多特征融合方法进行匹配。针对基于航拍影像和城市街景图像联合建模存在的问题,提出了一种两种局部稳定特征匹配的方法。其步骤为:先提取ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)特征点和MSER(Maximally Stable Extremal Regions)特征区域,并对MSER算法进行改进,得到这两种稳定的图像特征;再用SIFT(Scale Invari
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38672807
  1. opencv使用cv.GetAffineTransform()实现图像仿射

  2. 仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。仿射变换需要一个M矩阵,但是由于仿射变换比较复杂,一般直接找很难找到这个矩阵,opencv提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M的函数,这个函数就是: M=cv2.GetAffineTransform(src, dst) src:原始图像中的三个点的坐标 dst:变换后的这三个点对应的坐标 M:根据三个对应点求出的仿射变换矩阵 然后再使用函数cv2.warpAffine()利用得到的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:61440
    • 提供者:weixin_38619207
  1. 使用OpenCV实现仿射变换—旋转功能

  2. 在前面实现了平移和缩放,还有一种常用的坐标变换,那就是旋转。比如拍摄的照片上传到电脑里,再打开时发现人的头在下面脚在上,这样肯定看不了,那么就需要把这个照片旋转180度才可以接受。由于旋转变换,都是绕着点进行运动的,首先要找到轴的位置,默认是原点(0,0),如果要指定点进行,那么要采用前面的平移操作,即是把图片移到这一点上,然后进行旋转,再把它平移回来,这样才可以完成。所以在这个操作过程里,就要多个矩阵进行操作了,先要进行平移矩阵相乘,再与旋转矩阵相乘,最后与反向平移矩阵相乘。旋转的操作都是使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:173056
    • 提供者:weixin_38737980
  1. 详解Python计算机视觉 图像扭曲(仿射扭曲)

  2. 对图像块应用仿射变换,我们将其称为图像扭曲(或者仿射扭曲)。该操作不仅经常应用在计算机图形学中,而且经常出现在计算机视觉算法中。 一、仿射变换原理 仿射变换能够保持图像的“平直性”,包括旋转,缩放,平移,错切操作。对于三个点,仿射变换可以将一副图像进行扭曲,使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度,有三个对应点对可以给出6个约束条件(对于这三个对应点对,x和y坐标必须都要匹配) 仿射变换是在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射。由一个非奇异的线性变换(运用一次函
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:144384
    • 提供者:weixin_38662327
  1. Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果

  2. 在现实的图像操作软件中,经常碰到的不是给出放大多少倍,而是由用户在软件的界面上选择多大的区域,或者选择几个点,那么这样情况下,怎么样来计算出变换矩阵呢?从前面知道变换矩阵是2X3的矩阵,说明有六个未知数,又有中学的代数知识知道要解决六个未知数,那么方程组至少要联立三条方程,要准备三条方程的先决条件,就是要有三组坐标。因此,只要在用户选择的区域里找到三个不同点的坐标,就可以计算出变换矩阵。如果给出三组坐标[0, 0], [200, 0], [0, 200],通过变换之后新坐标是[0, 0], [1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:105472
    • 提供者:weixin_38658085
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