4回答
这里有没有人在Mathematica上做计算机视觉工作？我想知道有哪些外部库可以用来做这件事。内置的图像处理功能是不够的。我正在寻找像冲浪，立体声，相机校准，多视图几何等东西。
浏览 0提问于2009-06-01得票数 7
2回答
现在我得到的是3D点集以及相机的投影参数。给定两个2D点集通过使用相机和变换相机(通过旋转和平移)从3D点投影，应该有一种直观的方法来估计相机运动...我读过Zisserman的书“计算机视觉中的多视图几何”的一些部分，但我仍然没有得到解决方案
浏览 0提问于2012-08-06得票数 0
回答已采纳
2回答
计算没有点对应关系的基础矩阵？
、、、、
我想验证我对基本矩阵的理解是否正确，以及是否可以在不使用任何相应的点对的情况下计算F。基本矩阵计算为F = inv(transpose(Mr))*R*S*inv(Ml)，其中Mr和Ml是右和左固有相机矩阵，R是将右坐标系带到左坐标系的旋转矩阵，S是斜对称矩阵(我遇到的问题是，从基本矩阵的定义计算出来<em
浏览 2提问于2014-07-16得票数 6
2回答
我在研究OpenCV 2.2函数cameraCalibration(.)我还注意到了一个旗标CV_CALIB_RATIONAL_MODEL，它使一个新的径向畸变模型能够更好地用于广角镜头：有人能给我更多关于opencv开发模式的信息吗?为什么？
浏览 7提问于2012-02-27得票数 4
它的几个应用是文本识别(OCR)、人脸识别(生物特征识别)、相机制导导弹(目标获取系统)。每一个都涉及到分析图像和制作一些感兴趣的对象。是否有一个术语来描述程序的这个分支？
浏览 0提问于2012-09-21得票数 2
回答已采纳
我有一个项目，我必须从URL或Blobs中读取PDF，并从其中提取文本以供使用Azure认知索引/搜索/我正在学习使用计算机视觉的示例，并且只能解析和提取图像文件中的文本。我环顾了一下，发现有些人提到了这种功能，但是它非常稀少，我找不到Github的例子来做PDF文档。
任何关于在哪里寻找的建议或建议。我知道亚马逊有纺织品，但我的客户是基于Azure的，如果我能
浏览 2提问于2021-02-15得票数 2
回答已采纳
1回答
三维重建
、、、
我有来自同一台相机的图像A和图像B。图像A中的点1 2172 998.93 1480 14205 3039 17896 3727 968.78 3606 856.610 2189 976.8图像B中的点P1=0mm
H = vgg_H_fro
浏览 3提问于2013-12-24得票数 1
1回答
我已经阅读了竞争文档here和here，并创建了一打的例子，但我仍然不能得到是并行还是连续顺序读取API处理多页PDF？如果有人对此Azure服务有很好的洞察力，请就此主题提供建议并分享您的经验。
浏览 20提问于2019-10-08得票数 0
回答已采纳
3回答
八点算法中的本质矩阵
、、、
在“计算机视觉中的多视图几何”R.Hartley中，A.Zisserman在第11章-关于计算基本矩阵中可以读到：在标定相机的情况下，可以使用归一化图像坐标，计算基本矩阵E代替基本矩阵这是否意味着-如果我有适当的本征相机矩阵(在这种情况下是否意味着校准？)我可以直接计算本质矩阵(使用八点算法)，省略计算基本矩阵
从计算出的、R、和T到重
浏览 1提问于2014-01-26得票数 0
回答已采纳
2回答
我知道这肯定存在，但我很难找到正确的搜索词。
假设我有一堆有标记的3D点，我捕捉到了它的多个2D图像。如果我想重建三维点，是否有完善的算法/库来实现这一点？这大概是三维面部识别的基础，这是一个成熟的研究领域，但一般情况(即非人脸)似乎没有我能找到的明显的文献。我看到的一种方法是优化问题，其中每个2D图像在每个点之间建立一个最小距离约束，并且可以通过最小化满足这些约束所需的距离来重建三维点。不过，这确实让人觉得这类问题中有一个
浏览 0提问于2019-02-21得票数 3
回答已采纳
1回答
由基本矩阵得到的相机矩阵
、、、
我找到了一些关于这个问题的答案。
我也读过“计算机视觉中的多视图几何”，但它只是指理想情况，即奇异值是(1,1,0)。我没有找到使用newE的原因。
浏览 7提问于2017-01-17得票数 1
2回答
我想知道一定有一种方法可以获得图像的深度。当然，一些部分可以被挤压，这样我们就可以得到2d图像的3d版本。任何对此有帮助的来源。
仅供参考:我想从二维图像中获得点云。提前谢谢你..
浏览 1提问于2014-12-25得票数 0
1回答
给定一对标定相机的几幅立体声图像，通常需要进行校正。正如循环和张()在“立体视觉的计算校正同系物”中所指出的：
一般来说，极线与坐标不对齐，也不平行。这样的搜索很费时，因为我们必须比较图像空间中倾斜线上的像素。这些类型的算法可以简化，使效率更高，如果极线是轴对齐和平行。这可以通过对每幅图像应用2D投影变换或同义词来实现。这一过程称为图像校正。与校正后的图像对对应的点特征对应的像素位于同一水平扫描线上，仅在水平位移上
浏览 7提问于2020-03-27得票数 1
回答已采纳
3回答
在构建计算机图形渲染器(例如，传统的软件渲染器)时，人们经常使用模型矩阵、视图矩阵和投影矩阵。通过模型矩阵将模型转换到世界空间，然后通过视图矩阵将一切转换到相机空间，然后投影到归一化的设备坐标。通常情况下，会发生一些针对视图截体的裁剪，并在必要时拆分三角形。然后，所有可见的三角形都被投影到屏幕空间并绘制。(例如，Shirley“计算机图形学基础”)。另一方面，当讨论计算机图形学中的
浏览 1提问于2013-11-25得票数 3
3回答
我正在学习的理论。一般来说，它是平面的延伸，它包括被定义为两条平行线的交点的附加点。在射影平面上，每两条直线都有一个交点。不管它们是否平行。射影平面中的每个点都可以用三个数字表示(实际上你需要的比这更少，但现在是nevemind )。
现实生活中有没有使用投影平面的应用？例如，我可以认为，需要找到直线的交点的软件可以受益于总是有一个交叉点，这可能会导致更简单的代码，但它真的使用了吗？
浏览 1提问于2010-06-06得票数 3
回答已采纳
1回答
我已经从用同一相机拍摄的三张图像中投影重建了一个场景(即，我重建了相机矩阵和投影帧中的点坐标；三个相机矩阵中的一个是圆锥矩阵P=I| 0)。相机的本质是完全已知的。
如何升级到指标？
浏览 4提问于2017-11-08得票数 1
3回答
二维图像点与三维网格的相交
、、、、
给出：网格，源相机-I有内、外参数，图像坐标2d--这是进程：
从计算机视觉书中的多视图几何：
我构造了方程(6.14)。遍历所有的顶点，找出顶点和直线之间的距离，以及距离最小的顶点位于直线上(如果它
浏览 7提问于2021-04-06得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
