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搜索资源列表

  1. 二维投影变换模型的单应矩阵表示

  2. 文中论述了二维平面成像的投影变换模型并给出其单应矩阵表示 的详细推导。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-03-22
    • 文件大小：151552
    • 提供者：zuiqf90

  1. 单应性变换

  2. 完成由特征点获取单应性矩阵，实现图像拼接

  3. 所属分类：其它

  1. 提取单应性矩阵

  2. 用于图像变换过程提取单应性矩阵,xue xi guochengzhong

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-09
    • 文件大小：6144
    • 提供者：yuqi222

  1. 根据自定义的单应变换矩阵，对图像进行单应变换

  2. 根据自定义的单应变换矩阵，对图像进行单应变换，其实不光是单应变换，通过自己设定变换矩阵H，根据xH=x‘，可以进行任意变换，注意变换矩阵不要设定的太离谱

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-11-09
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：for641

  1. 根据两张图片（经过变换的）中的特征点对，求解出其单应矩阵（或者变换矩阵）--多视图几何！

  2. 根据两张图片（经过变换的）中的特征点对，求解出其单应矩阵（或者变换矩阵）--多视图几何！---基于Opencv的C++源码

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-11-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：for641

  1. 单应性矩阵的估计

  2. 两个不同视角的图像上的点对的homogeneous coordinate可以用一个射影变换（projective transformation）表述

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-20
    • 文件大小：68608
    • 提供者：zju2016

  1. 单应性 (homography) 变换的推导, 个人备份

  2. 单应性 (homography) 变换的推导, 个人备份

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-29
    • 文件大小：533504
    • 提供者：qq_41918015

  1. 基于多单应性矩阵的图像拼接

  2. 该文件中包含了Adaptive as-natural-as-possible image stitching论文以及As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT这两种较为经典的图像拼接方法。具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。具体过程为：1.利用sift算法提取特征点 2.利用

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-03-27
    • 文件大小：10240
    • 提供者：ziivan

  1. opencv3/C++ 平面对象识别&透视变换方式

  2. findHomography( ) 函数findHomography( )找到两个平面之间的透视变换H。 参数说明： Mat findHomography( InputArray srcPoints, //原始平面中点的坐标 InputArray dstPoints, //目标平面中点的坐标 int method = 0, //用于计算单应性矩阵的方法 double ransacReprojThreshold = 3, OutputArray mask=noArray(), //通过鲁棒法（R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38506852

  1. OpenCV-Python 特征匹配 + 单应性查找对象 | 四十五

  2. 目标 在本章节中，我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么？我们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，我们使用了另一个trainImage，也找到了该图像中的特征，并且找到了其中的最佳匹配。简而言之，我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置。此信息足以在trainImage上准确找到对象。 为此，我们可以使用calib3d模块中的函数，即cv.findHomography

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38520258

  1. opencv-python 特征匹配结合单应性去查找对象

  2. 目标： 我们将联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。 基础 还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到（查询图像）对象。 为了达到这个目的我们可以使用 calib3d 模块中的 cv2.findHomog

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38543293

  1. 基于单应变换的高阶MRF模型用于立体声匹配

  2. 基于单应变换的高阶MRF模型用于立体声匹配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38742647

  1. homography-from-scratch:使用单应性计算覆盖图像的解决方案-源码

  2. 变形图像的单应变换 这项工作是来自计算机图形学课程的一项作业。 它应将图像像贴花纸一样包裹在另一个图像上，如下所示。 例子 贴花蒙娜丽莎与总督贴花 指示 有关如何配置和运行脚本的一些说明。 配置 在config.py内部创建一个新的配置字典。 选择基本图像和贴花图像，然后将它们放置在images/文件夹中。 然后设置一些变量。 贴花：​​这将是贴花的名称 图片：这将是基本图像的名称 NAME：结果的文件名（应为.png） PICTURE_BORDER：像素的4个点的列表，这些点描述了需要在其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 基于轮廓模型的单应识别优化算法

  2. 提出了基于轮廓模型的复杂背景弱纹理目标单应优化方法。算法在随机抽样一致(RANSAC)框架下实现了初始变换的求解，通过优化法向距离实现了单应的优化求解。为了快速稳健地求解初始单应，算法随机选取三条满足一定几何约束的直线段进行假设变换关系的求解，通过选取使得投影误差最小的变换关系作为单应初值。为了解决复杂背景条件下模型-图像对应错误引起的优化失败问题，在模型-图像点匹配阶段，算法为每个采样点保留多个图像点对应，同时在对样本点进行加权过程中，该算法综合考虑了样本点自身的属性和样本点同周围点的关系，有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38566180

  1. 用于三维重建的点云单应性迭代最近点配准算法

  2. 点云配准是光学三维(3D)轮廓测量术的关键技术之一。无标志点的点云配准大多由迭代最近点(ICP)算法实现。为提高ICP 算法的性能，提出了一种基于点云单应性的迭代最近点配准算法。描述了该算法中单应性点对的建立方法，并推导了点云之间的坐标变换。用一种手持式三维轮廓扫描仪对一个同时具备高频轮廓和低频轮廓的石膏像进行扫描，共得到92帧点云。利用改进ICP算法，82帧点云被成功配准。同时也利用三种具有代表性的ICP算法对这92 帧点云进行配准实验以作比较。实验表明，该算法具有稳健性强、收敛速度快、收敛精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38682518

  1. 面向线结构光测量的直线空间变换光平面标定方法

  2. 为提高标定精度,提出一种基于直线空间变换的光平面标定方法。首先利用互相关模板与5点滑动平均法提取激光条纹中心,然后采用正交回归法拟合图像中的光条直线方程。通过平面单应性变换获得靶标面光条直线方程,进一步再将靶标坐标系中的直线方程转换成Plücker矩阵形式。根据位姿转换关系得到相机坐标系下的直线方程,并建立超静定线面共面约束方程组,使用奇异值分解(SVD)求解光平面方程参数。所提方法测量的标准台阶块长度方均根(RMS)为0.065mm,平均误差小于0.030mm,圆柱直径的测量平均误差与RMS小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38519763

  1. 基于地平面的单目视觉辅助激光雷达SLAM研究

  2. 融合视觉传感器和激光雷达可以实现优于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统,现有的视觉和激光雷达融合算法仍然存在计算复杂度高、系统精度及稳定性受错误的深度匹配影响等问题。为了更加高效、鲁棒地融合视觉和激光雷达的信息,充分利用图像和激光点云中的地平面信息,提出了高效的视觉辅助激光雷达SLAM算法。首先,从激光点云中分割出地面点云用于提取图像中的地面ORB特征点,并通过单应性变换中的交比不变性校验特征匹配,从而高效鲁棒地利用单应性矩阵分解实现绝对尺度相机运动估计。然后,将得到的相机运动估计以李群

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38658086

  1. 基于无穷单应的大视场摄像机标定方法

  2. 在大视场摄像机标定中，常常会出现由于场景过于单一而很难达到自标定所需要的场景约束和运动约束条件、立体标定所需要的强立体条件或者平面靶板标定所需要的绝对共面条件，如指向高空区域的摄像机标定任务就很难满足上述要求，因而大视场摄像机标定需要较为弹性的标定算法。提出一种基于无穷单应的大视场摄像机标定方法，该方法最少只需要4个非共线控制点和摄像机粗略的位置即可求解无穷单应，并且提出一种坐标变换方法以保证线性求解和优化无穷单应时的稳定性。从无穷单应中分解得到摄像机参数初始值，通过Levenberg-Marq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38594266

  1. 基于共线向量与平面单应性的双目相机标定方法

  2. 现有双目相机标定的方法是通过矩阵变换求得各个相机间的旋转平移关系，再通过优化求得最终参数。非线性优化步骤多，相机内外参数与镜头畸变存在耦合，时间花费较大。提出一种畸变矫正与平面单应性矩阵结合的双目相机标定方法。根据三维空间直线投影到像平面仍然是直线的法则，对于无畸变的图像，直线上任意两点所构成的向量的方向相同时向量夹角应为零。基于此特征求解双目相机的畸变系数，再通过平面单应矩阵构造测量矩阵，然后通过矩阵分解求得相机内、外参的初值，最终通过非线性优化求得双目相机的各个参数。仿真和实验结果证明，该方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38625164

  1. Homography-Estimation:使用RANSAC算法的单应性估计项目-源码

  2. 单应估计 迪安·斯特拉塔科斯（Dean Stratakos） 2020年11月4日 一种RANSAC算法，用于估计连续图像帧之间的单应性。 · 目录 关于该项目 功能性 该项目目前具有两个主要功能。 第一个功能是估计两个输入图像帧之间的单应性。 这是通过在每个图像中找到关键点，在图像之间找到关键点匹配并运行RANSAC来确定匹配中的孤立点和孤立点来实现的。 第二个功能是扩展第一个功能，以在整个帧序列或输入视频上运行。 这将输出一个新的视频，突出显示跨帧的孤立点和离群值以及与每对连续帧相关的单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：249561088
    • 提供者：weixin_42133452
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