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Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

在计算机视觉中,平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射(小注:术语「单应性」在不同学科上有各种不同的含义。例如,在数学上,它有更通用的意思。...在计算机视觉中,对单应性最感兴趣的部分只是其他意义中的一个子集)。 因此,一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。...如果对点Q到成像仪上的点q的映射使用齐次坐标,这种映射可以用矩阵相乘的方式表示。若有以下定义: ? 则可以将单应性简单表示为: ?...通过下面的简单方程,单应性矩阵H把源图像平面上的点集位置与目标图像平面(通常为成像仪平面)上的点集位置联系起来: ? 注意到,我们可以在不知道摄像机内参数的情况下计算H。...在单应性矩阵中只有8个独立参数,我们选择归一化,使得 ? =1。但通常的方法是对整个单应性矩阵乘以一个尺度比例。

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三维点云拼接的方法_图像拼接算法研究

求全局单应矩阵, DLT vgg_H_from_x_lin( xs1, xs2 ) 这里的 xs1和 xs2 都是 经过归一化的内点齐次坐标 condition points: 先调用 C1 = vgg_conditioner_from_pts...A为2N*9 取A 的svd分解中最小特征值对应的 v 向量,即 将9*9的V矩阵的最后一列作为 h向量 H = reshape(h,3,3)' ,matlab 中将h向量 按列重新排列成矩阵...使用全局单应矩阵 映射源图像 在空画布warped_img1 (ch, cw )中 根据偏移量off 确定 左图img1 的映射位置 调用imagewarping.cpp,将matlab 中的变量传入c...imagewarping 函数传入的参数有:double(ch),double(cw),double(img2),Hmdlt,double(off),X(1,:),Y(:,1)' 其中,Hmdlt 矩阵的每一行是网格顶点的局部单应矩阵...按列排列后的结果 在空画布warped_img1 (ch, cw )中 根据偏移量off 确定 左图img1 的映射位置 确定空画布warped_img2 (ch, cw )中 每一点使用哪一个局部单应矩阵

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    单应性Homograph估计:从传统算法到深度学习

    是Left view图片上的点, ? 是Right view图片上对应的点。 那么这个 ? 单应性矩阵如何求解呢? 更一般的,每一组匹配点 ? 有 ?...写成矩阵 ? 形式: ? 也就是说一组匹配点 ? 可以获得2组方程。 单应性矩阵8自由度 注意观察:单应性矩阵 ? 与 ? 其实完全一样(其中 ? ),例如: ? 即点 ?...所以单应性矩阵 ? 虽然有9个未知数,但只有8个自由度。 在求 ? 时一般添加约束 ? (也有用 ? 约束),所以还有 ? 共8个未知数。由于一组匹配点 ?...传统方法估计单应性矩阵 一般传统方法估计单应性变换矩阵,需要经过以下4个步骤: 提取每张图SIFT/SURF/FAST/ORB等特征点 提取每个特征点对应的描述子 通过匹配特征点描述子,找到两张图中匹配的特征点对...四 深度学习在单应性方向的进展 HomographyNet(深度学习end2end估计单应性变换矩阵) HomographyNet是发表在CVPR 2016的一种用深度学习计算单应性变换的网络,即输入两张图

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    最详细的APAP论文代码分析

    1.4、Matlab中的并行计算 1.4.1 matlab并行运算函数 1.4.2 matlab并行原理 1.5、使用定义的参数 1.6、输入测试图片 1.7、正常化点分布及显示图片 1.8、删除离群点...,同时利用RANSAC算法得到匹配图 1.9、求全局单应性,DLT 1.10、使用单应矩阵拼接图像 1.11、APAP,Moving DLT 1.12、使用DLT拼接图像 二、运行程序 三、参考: 一、...中的并行计算 1.4.1 matlab并行运算函数 在matlab较老的版本,如2013,2014版本中,使用的并行运算函数是:matlabpool函数 在matlab较新的版本,如2017,2018版本中...1.7、正常化点分布及显示图片 显示的输入图片: 1.8、删除离群点,同时利用RANSAC算法得到匹配图 匹配点结果图: 1.9、求全局单应性,DLT 具体的分析步骤见参考...1.10、使用单应矩阵拼接图像 拼接的结果: 1.11、APAP,Moving DLT 1.12、使用DLT拼接图像 拼接的结果: 二、运行程序 找到main.m文件,将其添加到当前工作目录下

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    implicitly declaring library_no such object available

    文章目录 前言 准备工作与全局变量 基于全局单应的图像拼接过程 1.读入图像,特征点检测与匹配 2.数据归一化,RANSAC剔除异常值 3.计算全局单应,获取拼接图大小,拼接 4.加权融合 总结 ---...poolsize == 0 %if not, we attempt to do it: parpool open; end 全局变量如下,fitfn等是准备好的求全局单应的函数,在文件夹modelspecific...基于全局单应的图像拼接过程 1.读入图像,特征点检测与匹配 采用原作者注释掉的读取自己输入的两张图片形式,具体代码细节及思想见代码注释,下同。...(:,inliers)); %上一步处理之后要再处理回去 Hg = T2\(reshape(h,3,3)*T1);%Hg是全局单应矩阵 fprintf('done (%fs)\n',toc); %---...总结 本章讲述了用matlab实现全局单应Global homography的过程及源码分析,本章并不算论文APAP中的部分,而是用来对比APAP方法的优点的,那么我们将在下一章重点讲解APAP的实现原理及过程

    70020

    APAP算法详解和VS代码实现「建议收藏」

    前段时间由于学习需要好好研究了一下APAP,由于对Matlab不熟悉,并且没有Matlab和C++混合编程的经验,因此看到原作者的代码的时候真的是头疼,我只能一点点的去测试语句,这里很感谢这位博主的详尽文章思路分析...其实整体思路非常明了 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点,得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格,取网格中心点,计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重...5.将权重放到DLT算法的A矩阵中,构建成新的W*A矩阵,重新SVD分解,自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格,利用局部单应性矩阵映射到全景画布上,就得到了APAP变换后的源图 7....(以下把目标图叫做左图,源图叫做右图) 1.较为常用的想法,我既然是把源图变换到目标图,那么我肯定是求解源图点到目标图点的单应性,但是并不是,代码中求的都是左图到右图,而且左图是目标图 2.代码中是在全景画布上面构建网格...,然后在求解权重的时候,网格中心点坐标就需要变换成以(左图左上角)为原点,并与左图的内点计算权重 3.代码在最后的像素映射时,求得右图坐标后,直接取整,取得像素之后就赋值给左图,没有进行我常用的双线性插值

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    Matlab——二维绘图(最为详细,附上相关实例)

    分别组成一组向量对,每一组向量对的长度可以不同。...,yy); 2.具有两个纵坐标标度的图形plotyy 在MATLAB中,如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形,可以使用plotyy绘图函数。...调用格式为: plotyy(x1,y1,x2,y2) 其中x1,y1对应一条曲线,x2,y2对应另一条曲线。...设置曲线样式 MATLAB提供了一些绘图选项,用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号,它们可以组合使用。例如,“b-.”表示蓝色点划线,“y:d”表示黄色虚线并用菱形符标记数据点。...二维统计分析图 在MATLAB中,二维统计分析图形很多,常见的有条形图、阶梯图、杆图和填充图等,所采用的函数分别是: bar(x,y,选项) stairs(x,y,选项) stem(x,y,选项

    1.8K10

    Machine Learning -- 11种相似性度量方法(总结版)

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义。...应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。 (2)Matlab计算汉明距离   Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...(4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别,Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

    6.7K70

    婴儿EEG数据的多元模式分析(MVPA):一个实用教程

    已发表的使用该方法分析成人功能神经成像数据的研究表明,婴儿MVPA的潜在应用超出了应用于感觉域和成像模式的传统单变量技术。...然而,有些矩阵运算在Matlab中计算速度更快。...“DA”字段是形状的4-d矩阵(参与者数量、时间点数量、条件数量、条件数量)。也就是说,对于每个参与者,在每个时间点,每个刺激对的平均成对解码精度都有一个上对角矩阵。...然而,我们在下面强调并讨论了关键决策点,重点是应用于样本MVPA数据集的预处理参数,这些参数不同于用于婴儿脑电图单变量ERP分析或成人M/脑电图数据的MVPA。...通过将MVPA应用于学龄前婴儿脑电图数据,研究人员可以得出关于感知刺激的神经表征的性质和一致性的结论,这是单变量行为或神经成像方法所不能提供的。

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    slam标定(一) 单目视觉

    二、基本原理 2.1 单应性矩阵  单目内参与畸变矫正采用的是张正友标定法,是张正友教授1998年提出的单棋盘格摄像机标定方法。...我们将坐标系转换方程改写为:  将世界坐标系固定在棋盘格上,即令,则可以得到:  将记为单应性矩阵,即: 是齐次矩阵,有8个未知量,需要8个方程才能求解,每个点对提供两个方程,因此至少需要4个点对,才能计算单应性矩阵...2.2 内参的计算  旋转矩阵是酉矩阵,故有以下性质:  将带入可得:  由上式可知,一个单应性矩阵可以提供两个方程,内参矩阵至少包含4个参数,至少需要2个单应性矩阵,因此至少需要两张棋盘格图片进行标定...三、标定操作  视觉标定可以使用matlab、opencv等开源工具进行标定,操作也很简单,读者感兴趣可以查阅相关资料。...tagSize #example: tagSize=2m, spacing=0.5m --> tagSpacing=0.25[-] 3.2 标定  我们在标定板前不断晃动相机

    2K20

    使用OpenCV进行图像全景拼接

    接下来,我们利用这些点来计算将两个图像的匹配点拼接在一起的变换矩阵。 这种变换称为单应矩阵。简而言之,单应性是一个3x3矩阵,可用于许多应用中,例如相机姿态估计,透视校正和图像拼接。...它将点从一个平面(图像)映射到另一平面。 估计单应性 随机采样一致性(RANSAC)是用于拟合线性模型的迭代算法。与其他线性回归器不同,RANSAC被设计为对异常值具有鲁棒性。...相反,RANSAC仅将模型拟合为被识别为点的点的子集。 这个特性对我们的用例非常重要。在这里,我们将使用RANSAC来估计单应矩阵。事实证明,单应矩阵对我们传递给它的数据质量非常敏感。...因此,重要的是要有一种算法(RANSAC),该算法可以从不属于数据分布的点中筛选出明显属于数据分布的点。 估计了单应矩阵后,我们需要将其中一张图像变换到一个公共平面上。...它以图像和单应矩阵作为输入。

    1.9K10

    在机器学习中用到了各式各样的距离

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance) 闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义。...应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。 (2)Matlab计算汉明距离   Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...(4)Matlab计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别,Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

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    机器学习的相似性度量

    想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义。...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的,对于两个...应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。 (2)Matlab计算汉明距离   Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...而样本A与B的杰卡德距离表示为: (4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别,Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例

    1.5K80

    机器学习中应用到的各种距离介绍(附上Matlab代码)

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...那么是否可以在(用户-商品-行为数值)矩阵的基础上使用调整余弦相似度计算呢?从算法原理分析,复杂度虽然增加了,但是应该比普通余弦夹角算法要强。...应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。...(4)Matlab计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别,Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

    4.5K30

    Matlab画图-非常具体,非常全面

    其它形式的线性直角坐标图 在线性直角坐标中,其它形式的图形有条形图、阶梯图、杆图和填充图等,所採用的函数分别为: bar(x,y,选项)      选项在单引號中 stairs(x,y,选项) stem...其调用格式为: mesh(x,y,z,c) surf(x,y,z,c) 普通情况下,x,y,z是维数同样的矩阵,x,y是网格坐标矩阵,z是网格点上的高度矩阵,c用于指定在不同高度下的颜色范围。...当x,y是向量时,要求x的长度必须等于z矩阵的列,y的长度必须等于必须等于z的行,x,y向量元素的组合构成网格点的x,y坐标,z坐标则取自z矩阵,然后绘制三维曲线。...cylinder函数的调用格式为: [x,y,z]=cylinder(R,n) 当中R是一个向量,存放柱面各个等间隔高度上的半径,n表示在圆柱圆周上有n个间隔点,默认有20个间隔点。...另外Matlab还提供了一个peaks函数,称为多峰函数,经常使用于三维曲面的演示。该函数能够用来生成画图数据矩阵,矩阵元素由函数: 在矩形区域[-3 3]×[-3 3]的等分网格点上的函数值确定。

    2.1K20

    实战 | 相机标定

    为了进行相机标定,必须已知世界坐标系中足够多的三维空间点坐标,找到这些空间点在图像中投影点的二维图像坐标,并建立对应关系。世界坐标系中某个给定点投影到图像坐标系中被分为两个步骤: ?...张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定,采集标定板不同位姿图片,提取图片中角点像素坐标,通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值,利用非线性最小二乘法估计畸变系数,最后使用极大似然估计法优化参数。...其中,camera calibrator用于单目相机标定;stereo camera calibrator用于双目相机标定。...高亮:MATLAB相机标定结果中的内参矩阵默认格式为KaTeX parse error: Unknown column alignment: * at position 23: …{\begin{array...为了得到更准确的相机参数,我们需要这样做: 标定板在图像中最好能够覆盖整个视野(覆盖图像的每个角落可以使得径向畸变系数更准确); 标定板覆盖较大的深度范围(将标定板绕它的xxx轴和yyy轴旋转或者放置在不同距离的位置上

    2K41

    APAP论文阅读笔记

    在第二组中,接缝切割[1,3]和泊松混合[13]是有影响的。由于我们的方法属于第一组,我们将在下面回顾这些方法。理想情况下,两组的方法应联合使用,以获得最佳结果。...2.1 射影翘曲 设x=[xy]T和x’=[x’y’]T不是重叠图像I和I’上的匹配点。投影扭曲或单应旨在按照关系将x映射到x’: 其中x’是齐次坐标中的x,H∈ R3×3定义了单应性。...在非均匀坐标系中, 其中,hTj是H的第j行。如图1(a)所示,在(2)中的分割会导致扭曲为非线性。 DLT是一种从I和I ‘上的一组噪声点匹配{xi,xi ‘}Ni=1估计H的基本方法。...此外,对于CPW,加强刚度似乎通过全局单应性扰动了预翘曲的影响。相比之下,APAP在摄影机中心重合时优雅地减少为全局单应性,并在平移增加时提供最精确的对齐。...版本也可以运行,我是在我自己电脑上的MATLAB 2017版本上运行的,只需要修改代码中的一点就可以运行: 原代码中红圈圈中的部分是matlabpool,由于我的版本较高。

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    Python OpenCV3 计算机视觉秘籍:6~9

    然后通过将旋转矩阵应用于初始点来创建一组旋转点。...它接受一组 3D 点,一组 2D 点,一个3x3相机矩阵,畸变系数,初始旋转和平移向量(可选),是否使用初始位置和方向的标记以及问题求解器的类型 。 前两个参数应包含相同数量的点。...此函数接受以下参数: 来自源(第一)平面的一组点 来自目标(第二个)平面的一组点 查找单应性的方法 过滤异常值的阈值 离群值的输出遮罩 最大迭代次数 置信度 除前两个参数外,所有参数均使用默认值。...也可以通过用单应性矩阵乘以点来投影点(请参见代码)。...-它基本上是一个旋转矩阵,但由于单应性在图像像素空间中起作用,因此乘以了相机矩阵参数。

    2.5K20

    机器学习中的相似性度量总结

    想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) ---- 闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义。...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的,对于两个n维样本点...应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。 (2)Matlab计算汉明距离 Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...而样本A与B的杰卡德距离表示为: (4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别,Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例

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    机器学习中的相似性度量总结

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) ---- 闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义。...应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。 (2)Matlab计算汉明距离   Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...(4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别,Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

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