我是 OpenCV 乃至 C++ 的初学者，过去的两个礼拜里刚把一个 Matlab 程序转化成使用了 OpenCV 的 C++ 代码，过程中遇到了很多困难。这些困难有些来源于我对 Matlab 和 OpenCV 之间语言和类库设计差异的不了解，有些是单纯的不知道 Matlab 函数的 OpenCV 对照物造成的，还有一些是由于 OpenCV 并不具有一些功能的函数。我打算将这些天的所学所得写下来，
前言前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。这里有两张照片(我手机拍的)，背景是我老家的平房，周围是一片开阔地带，都是麦子。有图为证：图一：图二：思路这里是两张图像的拼接，多张图像与此类似。主要是应用特征提取模块的AKAZE图像特征点与描述子提取，当然你也可以选择ORB、SIFT、SURF等特
图像处理过程中，对图像矩阵的每一个元素进行操作是十分重要的。本博文对OpenCV中的Mat矩阵的操作做了一次总结，方便我自己查阅。Mat 基础在计算机中，图像在本质上是一个数组。Mat就是图像在OpenCV中的表现形式。基本属性cols：矩阵列数 rows：矩阵行数 channels：通道数 type：数据类型 total：矩阵总元素数 data：指向矩阵数据块的指针type图像像素的类型。col
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2024-03-23 20:04:13
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Opencv——单应矩阵单应性概念单应性（Homography）变换：可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。 单应矩阵H：s任意比例因子，M相机内参矩阵（看下一节）单应性在计算机视觉中的应用图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM图像校正用单应矩阵进行图像矫正的例子如下图所示，最少需要四个对应点对就可以实现。 视角变换单应矩阵
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2024-03-27 13:44:47
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本文章是综合书籍以及相关资料的一点个人总结。1、定义单应矩阵的模式图:(引用自opencv docs) 观测物平面π上的一个点X（齐次坐标）映射到相机平面π'的点X’（齐次坐标），存在如下的一种转换关系：其中H就是单应矩阵，Opencv Docs还定义一般的应用场景：a)同一平面被两个处于不同位置的相机观测，或者同一个相机观测到的两个相同的，但位置不同的物体；b)旋转相机拍摄的任意图片，
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2024-04-25 10:38:02
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一、什么是映射射，从一个集合射到另一个集合，把集合1的元素A射到集合2的元素B，强调2个集合中元素之间的对应关系；映，照镜子，物体会映出来像，引申出像和原像，在之前例子中B是A的像，A是B的原像。数学概念中映射还有2个额外基本要求： （1）集合1中的每个元素都得射一下（不能漏定义域），即集合1的元素在集合2中都有相应的像； （2）集合1的每个元素对应的像都是唯一的，一个物体不能通过镜子照出2个像。
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2024-07-07 05:06:18
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5.2 矩阵变换cv::dct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)执行一维或二维数组的正向或反向离散余弦变换。该函数通过查看输入数组的标志和大小来选择操作模式:（1）如果(flags & DCT_INVERSE) == 0，则函数执行正向一维或二维转换。否则，它就是一维或二维的逆变换。（2）如
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2024-03-09 21:31:26
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单应(Homography)是射影几何中的概念，又称为射影变换。它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上，并且把直线映射为直线，具有保线性质。总的来说，单应是关于三维齐次矢量的一种线性变换，可以用一个3×3的非奇异矩阵H表示 这是一个齐次坐标的等式，H乘以一个非零的比例因子上述等式仍然成立，即H是一个3×3齐次矩阵，具有8个未知量。假设已经取得了两图像之间的单应，
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2024-03-25 18:14:03
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1. 单应性矩阵的理解1.1 图像层面 单应性矩阵(Homography)约束了同一3D空间点在两个像素平面的2D齐次坐标。 单应性矩阵具有8个自由度，已知A和B两张图像上的四对点，即可列出八个方程来求解出单应性
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2024-03-28 10:49:44
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1.归一化图像坐标2.本质矩阵 essential matrix2.1 本质矩阵的推导2.2特点3.相机内参4.基本矩阵 fundamental matrix4.2基本矩阵推导4.1特点5.完整模型：空间点到像素坐标6.单应矩阵 homography matrix参考barfoot 书 p195-1.归一化图像坐标这里相机坐标系为Fs,图像和坐标为O，这里假设焦距为1；图像坐标中心早光轴上。
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2024-05-17 17:01:10
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之前的写了好几篇文，什么特征点检测，匹配，RANSAC之类的乱七八糟的，就是为了做这个应用。了解原理之后用NI Vision实现，数图的课程设计算是交差了～～全景图像融合使用到SIFT算子（特征点检测和匹配）、单应矩阵（立体几何）和RANSAC（随机抽样一致性）之类的内容，了解其中的领域和原理还是需要花点时间的。
霸气侧漏的全景图
1.单
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2024-02-09 16:41:46
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如果我们已知多组匹配特征点对的2D/2D像素坐标，那么此时可以使用对极几何或者单应性求出相机的相对运动，其典型的应用场景就是在单目视觉SLAM的初始化的时候。但对极几何要求相机必须是移动的，单应性要求特征点必须在同一平面上，正是由于这些局限性，单目SLAM的初始化是一件非常困难的事情，一旦我们初始化完成之后，由于此时相机的运动已知，我们就可以三角化出特征点的3D坐标，当新的一帧进来之后，我们可以匹
矩阵的掩码操作 矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。 测试用例思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式： 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式。
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。单应矩阵介绍单应性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。单应性（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：单应矩阵是一个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。下面展示了不同类型的变换，
主要涉及两个函数。第一个，findHomography计算多个二维点对之间的最优单应性矩阵 H（3行x3列） ，使用最小均方误差或者RANSAC方法。函数功能：找到两个平面之间的转换矩阵。Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints,
InputArray dstP
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2023-11-03 06:47:29
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**OpenCV: 单应矩阵的应用**例子1：透视矫正步骤:结果:代码:例子2：物体替换步骤：结果：代码： 在之前的文章中介绍过用OpenCV实现图像配准，主要包含兴趣点提取和利用单应矩阵配准两大方面。本文将主要介绍两个利用单应矩阵的应用例子。 为了计算两幅图片之间的单应性，我们至少需要知道左边和右边两幅图片中4个对应点对的坐标信息（上图的黄，绿，红，橙分别表示四个对应的物理点的位置）。若我们有
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2024-03-19 20:57:13
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简 介： 应用棋盘格图片或者相机图片中与标准棋盘格之间的单应矩阵。其中应用到opencv中的findChessboardCorners, findHomographys等函数。 这位利用单应矩阵进行下步的矫正工作提供实验基础。关键词： 单应矩阵，Homogrpaphy
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2024-04-12 11:41:38
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给定同一相机在不同角度拍摄的不同照片，如何标定计算机的内参(焦距、主点)、外参(主要是旋转矩阵)？opencv的图片拼接demo stitching_detailed中有示例主要过程：1.surf /orb算法查找两个图片的特征点;2.匹配两个图片的特征点，匹配过程中使用RANSAC算法计算单应矩阵;3.根据单应矩阵计算焦距;4.根据单应矩阵、焦距等参数计算旋转矩阵;5.计算主点.1.单应矩阵计算
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2024-04-16 13:41:44
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一、代码效果：
相关的内容包括28张图片，1个xml和stereo_calib.cpp的代码
直接引入的代码不能给正常运行，我们需要进行一些修改。
报了4个错误，主要是定义和引入问题，都可以解决。
包括定义：
#define INTER_LINEAR_EXACT 以及
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2024-10-17 10:42:41
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MVSNet系列中基本都用到了可微的单应性变换，但是很难找到详细的推导过程，在这里整理出来。 MVSNet单应性变换分析推导一、推导1.世界坐标系到像素坐标系的转换2.沿参考图像相机坐标系的Z轴建立代价体3.从公式②开始推导二、分析tensorflow源码公式对比分析1.对于红色和蓝色部分，即平移量之差与负号2.对于绿色部分三、分析pytorch源码公式 一、推导单应性：相机从不同角度拍摄同一物体
