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搜索资源列表

  1. RANSAC算法在图像配准中的应用文档

  2. RANSAC的各种改进形式以及在图像单应性矩阵计算中的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-18
    • 文件大小：208896
    • 提供者：berite

  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. SIFT特征点匹配及单应性计算

  2. 通过SIFT算法提取图像中的特征点，并可以显示匹配点对，由匹配点计算单应性，可以通过调节siftmatch中的阈值改变匹配点的精确度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：207872
    • 提供者：qq_40918350

  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. MATLAB计算两个图片的单应性矩阵

  2. 主要是计算两个图形平面间的点对应关系，即单应性矩阵。通过MATLAB实现。SelectPoint.m主要实现两个图片中各选取四个点，然后保存在H.mat文件中，运行玩这个程序后直接运行testH.m文件即可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u011624019

  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. HARR+单应性+SIFT内容讲解PPT

  2. 本资源是Ｈａｒｒ特征，单应性矩阵，SIFT特征提取的专业讲解PPT。可关注博主，里面有详细的讲解，同时，为了提高可读性，PPT设置为了可编辑模式，解压即可编辑。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-09-05
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：Aoulun

  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. 一种基于导引采样的新型平面结构检测方法，利用多单应性矩阵进行配准

  2. 一种基于导引采样的新型平面结构检测方法，利用多单应性矩阵进行配准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38551938

  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. findhomographyhw:在本作业中，您应该实现查找单应性的功能-源码

  2. findhomographyhw:在本作业中，您应该实现查找单应性的功能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42134240

  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. 基于正交消隐点无穷单应的摄像机内参数自标定方法

  2. 利用正交消隐点的几何特性和不同位姿摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系，提出了一种摄像机内参数的自标定方法。该方法在任意两个位置下拍摄两组正交平行线，获取两幅图像上共四个消隐点后，设计了判定算法确定其间的对应情况。利用对应消隐点之间的无穷单应关系，结合正交消隐点与摄像机光心连线的正交性建立约束方程，实现了对摄像机内参数的线性求解。为了抑制噪声对标定结果的影响，建立基于矩形成像反演点特性的指标函数，利用LM 寻优算法实现了对内参数的非线性优化。实验结果表明，该算法具有对应消隐点判断简单有效，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38708707

  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. 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. 基于单应性矩阵的变焦双目视觉标定方法

  2. 针对现有变焦镜头标定方法难度大、动态精度低等问题, 提出一种基于单应性矩阵的动态变焦双目内外参数估计方法和平面快速重建方法。利用双目图像匹配点及变焦前后的匹配点进行两类单应性矩阵估计；基于变焦数学模型和单应性矩阵, 求解变焦后双目内外参数, 实现畸变后双目参数动态估计与优化；通过双目图像单应性进行平面快速匹配和重建。实验结果表明, 计算的内外参数与标定结果吻合较好；变焦后, 推导的单应性矩阵归一化误差小于0.01, 图像重投影误差小于1 pixel；重建精度小于0.1 mm。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38737335

  1. 基于单应性矩阵的棋盘格角点检测研究

  2. 针对三维视觉测量中棋盘格标定板的角点检测，给出了基于单应性矩阵这一计算机视觉重要工具为基础的检测方法。首先通过点选得到待测角点外接四边形的4个角点坐标，接着利用单应性矩阵映射得到所有角点的初始位置，最后综合内插值法、Harris算子、Forstner算子、SVD方法等方法对所有角点进一步精确定位。实验表明，该方法对棋盘格角点位置检测效果好，能够满足实际应用要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：729088
    • 提供者：weixin_38714637
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