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基础矩阵,本质矩阵,矩阵讲解

其中主要是使用了适用于平面场景的矩阵H和适用于非平面场景的基础矩阵F,程序中通过一个评分规则来选择适合的模型,恢复相机的旋转矩阵R和平移矩阵t 那么下面主要讲解关于对极几何中的基础矩阵,本质矩阵...这时就需要使用平面间的H矩阵恢复R,t。 矩阵Homogeneous是射影几何中的一个术语,又称之为射影变换。...本质上是一个数学概念,一般所说的矩阵是平面上的矩阵,主要用来解决两个问题: (1)表述真实世界中一个平面与他对应图像的透视变换 (2)通过透视变换实现图像从一个视图变换到另一个视图的转换。...这种关系定义为平面。 ? 假设已经取得了两图像之间的,则可矩阵HH可以将两幅图像关联起来: ?...矩阵求解方法: (1)直接线性变换法。

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    基于Opencv的图像转换实战

    通过矩阵快速转换图像可以实现这个需求。 ,也被称为平面,是两个平面之间发生的转换。换句话说,它是图像的两个平面投影之间的映射。它由同构坐标空间中的3x3转换矩阵表示。...如图所示,图像中的元素在同一个坐标平面中投影到另一幅图像,保留了相同的信息,但具有变换的透视图。现在,让我们使用Python代码实现这一操作。与往常一样,在我们实际执行此操作之前。...之后,在要进行投影的同一图像中,选择要显示变换后的图像的目标坐标。...假设我们有兴趣通过法改变球场的一半。首先,从上面的图像(即半场的角)确定原坐标。然后,从另一幅与上述图像完全不同的图像中找到我们的目的地坐标。...就这样利用矩阵来进行变换图像,现在,我们不仅可以从另一个角度来看待球场上的玩家,而且仍然保留了原始角度的相关信息。

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    基于Opencv的图像转换实战

    通过矩阵快速转换图像可以实现这个需求。 ,也被称为平面,是两个平面之间发生的转换。换句话说,它是图像的两个平面投影之间的映射。它由同构坐标空间中的3x3转换矩阵表示。...如图所示,图像中的元素在同一个坐标平面中投影到另一幅图像,保留了相同的信息,但具有变换的透视图。现在,让我们使用Python代码实现这一操作。与往常一样,在我们实际执行此操作之前。...之后,在要进行投影的同一图像中,选择要显示变换后的图像的目标坐标。...假设我们有兴趣通过法改变球场的一半。首先,从上面的图像(即半场的角)确定原坐标。然后,从另一幅与上述图像完全不同的图像中找到我们的目的地坐标。...就这样利用矩阵来进行变换图像,现在,我们不仅可以从另一个角度来看待球场上的玩家,而且仍然保留了原始角度的相关信息。

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    利用矩阵实现文档对齐显示

    微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 基本思路 有时候文本图像,需要适当的校正之后才会得到比较好的对齐显示,常用的方法有两个,一个是基于几何变换,另外一个是基于透视变换。...常见的处理步骤如下: 文本对象轮廓提取或者手动调整 应用几何变换或者透视变换实现显示对齐 然后再继续其它的后续处理 如果可以得到文档的四个轮廓点就可以进行矩阵计算,然后完成透视变换实现文档对齐显示...最左侧是输入的图像,中间是轮廓分析之后得到四个顶点,右侧是矩阵变换之后得到输出结果。...3.得到四个点之后,创建目标点,然后调用findHomography,得到变换矩阵H,基于H完成透视变换得到最终的输出。...第三步,透视变换 Mat h = findHomography(srcPts, dstPts); warpPerspective(src, dst, h, src.size()); imwrite("D

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    图像处理之理解Homography matrix(矩阵)

    图像处理之理解Homography matrix(矩阵) 矩阵是投影几何中一个术语,本质上它是一个数学概念,但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数,都用到了矩阵的概念与知识...矩阵概念 这里说的矩阵主要是指平面矩阵,在三轴坐标中XYZ,Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。...矩阵主要用来解决两个问题, 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 上图的中零点分别表示两个平面中任意两个点...对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系,而两个平面之间的关系用矩阵来描述如下: H表示矩阵,定义了八个自由度。 这种关系被称为平面。...其次知道它的应用场景,下面我们就从应用层面和代码层面来说说矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过,但是 当时没有说这个是矩阵的应用。

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    矩阵应用-基于特征的图像拼接

    前言 前面写了一篇关于矩阵的相关文章,结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中矩阵应用场景。得到很多人留言反馈,让我继续写,于是就有这篇文章。...匹配方法主要是基于暴力匹配/FLANN+KNN完成,图像对齐与配准通过RANSAC跟透视变换实现,最后通过简单的权重图像叠加实现融合、得到拼接之后得全景图像。...这个其中矩阵发现是很重要的一步,如果不知道这个是什么请看这里: OpenCV矩阵发现参数估算方法详解 基本流程 1.加载输入图像 2.创建AKAZE特征提取器 3.提取关键点跟描述子特征...4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.矩阵图像对齐 6.创建融合遮罩层,准备开始融合 7.图像透视变换与融合操作 8.输出拼接之后的全景图 关键代码 在具体代码实现步骤之前,先说一下软件版本...矩阵发现代码可以看之前文章即可,这里不再赘述。

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    图像处理之理解Homography matrix(矩阵)

    图像处理之理解Homography matrix(矩阵) 矩阵是投影几何中一个术语,本质上它是一个数学概念,但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数,都用到了矩阵的概念与知识...矩阵概念 这里说的矩阵主要是指平面矩阵,在三轴坐标中XYZ,Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。...矩阵主要用来解决两个问题, 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 ?...对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系,而两个平面之间的关系用矩阵来描述如下: ? ? H表示矩阵,定义了八个自由度。 这种关系被称为平面。...其次知道它的应用场景,下面我们就从应用层面和代码层面来说说矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过,但是 当时没有说这个是矩阵的应用。

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    Homograph估计:从传统算法到深度学习

    这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍矩阵计算方法,并分析深度学习在方向的进展。 本文为入门级文章,希望能够帮助读者快速了解相关内容。...目录 一 图像变换与平面坐标系的关系 二 平面坐标系与齐次坐标系 三 变换 四 深度学习在方向的进展 ?...矩阵对应的各种基本仿射变换: ? 投影变换变换) ? ? 投影变换(正方形-任意四边形) 简单说,投影变换彻底改变目标的形状。...三 变换 是什么? 此处不经证明的给出:同一个 [无镜头畸变] 的相机从不同位置拍摄 [同一平面物体] 的图像之间存在,可以用 [投影变换] 表示 。 注意:成立是有条件的!...四 深度学习在方向的进展 HomographyNet(深度学习end2end估计变换矩阵) HomographyNet是发表在CVPR 2016的一种用深度学习计算变换的网络,即输入两张图

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    OpenCV矩阵发现参数估算方法详解

    矩阵计算函数与应用 OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后,会得到一些关键点对,我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中,作为输入参数,调用矩阵发现函数来发现一个变换矩阵...上述步骤中最重要的就是矩阵H的计算,这里我们首先来看一下该函数与其各个参数解释: Mat cv::findHomography ( InputArray...RANSAC 或 LMEDS可用 maxIters:最大迭代次数,当使用RANSAC方法 confidence:置信参数,默认为0.995 矩阵H发现方法 首先简单的解释一下H的作用,假设在特征匹配或者对齐...05 对比测试 最后看一下OpenCV中使用矩阵发现对相同的特征点对,分别使用RANSAC、PROSAC、LMEDS进行参数矩阵H的求解结果对比,显示如下: ?...矩阵应用 图像透视变换与对象匹配 ? 图像拼接 ?

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    Homography matrix(矩阵)在广告投放中的实践

    但是前面的两篇文章中,对于矩阵并未做太多讲解。恰巧,今天【视觉IMAX】知识星球中的一个小伙伴也对矩阵进行了发问。...一 矩阵概念 对于矩阵的概念,此处结合着《Learning OpenCV》,对其进行简单介绍。...则可以将简单表示为: ? 这里引入参数s,它是一个任意尺度比例(目的是使得被定义到该尺度比例)。通常习惯放在H的外面。 稍微利用一点几何和矩阵代数的知识,便可以求解这个变换矩阵。...图1.1:用来描述平面物体的观测:从物体平面到图像平面的映射,同时表征了这两个平面的相对位置和摄像机投影矩阵 物理变换部分是与观测到的图像平面相关的部分旋转R和部分平移t的影响之和。...二 矩阵的作用 由上面的分析可知,矩阵主要用来解决两个问题: 1) 表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 2) 通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 除了概念的理解之外,

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    深入研究矫正矩阵用于立体相机在线自标定

    本文首次深入探讨了矫正的概念,它是我们新颖的立体相机在线自标定算法发展的基石,适用于仅有一对图像的情况。此外引入了一个简单而有效的解决方案,用于在立体视频序列存在的情况下全局最优的外参估计。...总的来说,我们的创新贡献如下: • 面向对情况的基于矫正的新型立体相机在线自标定算法; • 针对存在多对立体图像的情况,提供了一个简单而有效的全局最优外参估计解决方案; • 四个实用的评估指标...内容概述 矫正 "Rectifying homography"(矫正)是立体视觉中的一个概念,用于对立体图像进行矫正,使其满足特定的几何关系。...矫正的目标是将左右相机的图像重新投影到一个共同的平面上,以便简化立体匹配和深度估计。这个平面通常是平行于摄像机的基线的平面。"...通过将左右图像应用矫正,可以使同一行的像素在两个图像中具有相同的纵坐标,从而简化了匹配问题。

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    深入研究矫正矩阵用于立体相机在线自标定

    本文首次深入探讨了矫正的概念,它是我们新颖的立体相机在线自标定算法发展的基石,适用于仅有一对图像的情况。此外引入了一个简单而有效的解决方案,用于在立体视频序列存在的情况下全局最优的外参估计。...总的来说,我们的创新贡献如下: • 面向对情况的基于矫正的新型立体相机在线自标定算法; • 针对存在多对立体图像的情况,提供了一个简单而有效的全局最优外参估计解决方案; • 四个实用的评估指标...内容概述 矫正 "Rectifying homography"(矫正)是立体视觉中的一个概念,用于对立体图像进行矫正,使其满足特定的几何关系。...矫正的目标是将左右相机的图像重新投影到一个共同的平面上,以便简化立体匹配和深度估计。这个平面通常是平行于摄像机的基线的平面。"...通过将左右图像应用矫正,可以使同一行的像素在两个图像中具有相同的纵坐标,从而简化了匹配问题。

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    数据安全思考:在云中信任什么?

    “很多都在从事IT转售业务的企业不一定拥有从事安全合规方面工作的资质,他们也就不会为此进行尽职的调查,”Timko说。...“我们所看到的是系统集成商和VAR们在合规资质认证方面的巨大差异,结果所有的工作还是要由我们自己来完成。”...当他们在争取对云安全有特殊需求的客户的合同时(例如一家需要满足HIPAA法规的医疗保健客户),客户渐渐会发现在HIPAA合规方面他们本身要远比分销商更为胜任,这就成了一个问题。...“检查和权衡存在于不包括发生严重网络变化而没有适当授权的可能,”Sanders说。...“我们必须在一定程度上依靠我们的客户和我们的合作伙伴以相同程度的审慎和尽职调查来组织我们自己的资源以确保客户数据的完整和应用运行性能不会受到影响。”

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    设计新人遵循的挠电路(FPC)设计准则

    前言你是否设计过挠印制电路?很多经验丰富的PCB布局设计师和电气工程师都从未曾设计过刚挠结合板或挠板(图1)。...图1:挠印制电路挠电路板设计遵循制造商的生产准则FPC既有刚性板的优点,又具备圆形线束电缆所不能实现的挠、重量轻、体积小、生产成本低、电气特性一致等优点,还可用于可不断移动的动态应用中。...有时,挠设计师可能需要到现场评估制造商的生产能力。FPC设计师、制造商以及组装厂商之间的有效沟通是最终产品能否取得成功的关键。设计挠印制电路时遵循特定制造商的生产准则。...还应慎重考虑端和差分对的参考平面。铜是会增加结构刚性的主要因素。因此,每种案例都要采用恰当的方法。如果FPC不需要弯折,则可以采用多层结构。对于动态弯折,首选FPC类型是单层收缩。...挠设计师始终与电气、机械、生产、组装、测试以及DFM团队的成员密切协作,这样才能保证最终产品取得成功。根据应用条件、生产具体情况、挠材料和环境要求的不同,还会有更加具体的要求。

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    根据相机外参实现矩阵计算的理论与实践

    矩阵介绍 在计算机视觉领域是一个非常重要的概念,它在图像校正、图像拼接、俯视图生成,相机位姿估计、视觉SLAM等领域有非常重要的作用。...(Homography)变换是将一幅图像中的点映射到另一幅图像中相应点的变换关系: 矩阵是一个3x3矩阵,具有8个自由度,通常为归一化后表达式,其尺度为1。...(1)真实平面和图像平面 (2)由两个相机位置拍摄的平面 (3)围绕其投影轴旋转的相机采集的图像进行拼接 所以矩阵主要用来解决两个问题: 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换...将两个平面之间的变换联系起来,这样就可以计算出从第二个平面视图转到第一个平面视图下相应相机位移,在已知内外参的情况下有 使用齐次坐标系表达式将三维世界点转转到相机坐标系下: 使用矩阵乘法可以轻松地将一图像帧中表示的点转换为另一帧图像中...要将相机1中表示的三维点变换为相机2帧的坐标下,其变换公式为: 以上公式对应的是:同一平面两个不同相机坐标系的矩阵。

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