1.2D-2D对极几何输入：相机内参、像素匹配点对，输出：相机位姿1.1本质矩阵\(E\) 矩阵 \(E=t^{\wedge} R\)对极约束：\(x_2^Tt^{\wedge} Rx_1=0\)，\(x_1,x_2\)都是相机系归一化点坐标。推导：\(z_1x_1=P_w,z_2x_2=RP_w+t\)\(x_2^{\wedge}t^{\wedge}z_2x_2=x_2^{\wedge}t^{\
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2024-10-08 18:53:56
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相机位姿变换项目场景相机位姿旋转变换求平面方程求法向量求旋转矩阵平移变换尺度变换变换顺序 项目场景将自定义数据的影像数据规范化到 2×2 的一个立方体内进行训练。由于影像的相机位置近似在一个平面上，且场景主要在相机位置下方。所以也就是说要把这些相机位姿变换到立方体的上方的表面上。这样训练对象就能落到训练场景内，并在场景内近似居中，有利于训练。其实就是一个求七参数（三个平移量、三个旋转角、一个尺度
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2023-11-23 12:29:01
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在论坛上看到大家对于 colAR Mix 这款增强现实应用是如何实现的很感兴趣。我就从我理解的角度为大家浅析一下。 大家对增强现实的实现原理一定不陌生，利用算法定位环境或物料。这是技术基础，想要将虚拟信息叠加到现实环境或物体上少不了这步。然后我们会试图用许多方式来增强物料与叠加信息的联系，这部分属于交互。比如，视频的第一帧与物料相同，给物体添加阴影，从物料中钻出来等等。再则就是从环境与物料中获取信
1. 直接法的思想我们在<LK光流法跟踪特征点>这篇文章介绍了如何跟踪某个像素并形成轨迹。事实上跟踪这些特征点的最终目的还是为了计算相机的位置和姿态变化。今天我们要介绍的直接法就是不先计算像素的轨迹而是直接计算出相机的位置和姿态。直接法的思想是：“同一个块它的灰度值是不会发生变化的（这和光流法非常像）。比如说我们相机绕着一个球去拍摄。那么时刻t的这帧里面球所在的那块像素的灰度值，与它在
相机标定的原理及各个坐标系之间的关系可参见上一篇博客，这里直接介绍工程实践部分，如何用Python+OpenCV完后相机标定。1.相机标定的目的获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。2.相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位
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2024-06-12 21:06:33
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目录一、双目测距基本流程二、相机畸变三、双目标定四、立体校正五、立体匹配与视差图计算六、深度图计算七、双目测距的精度八、构建点云九、代码实现十、效果图一、双目测距基本流程 Stereo Vision， 也叫双目立体视觉，它的研究可以帮助我们更好的理解人类的双眼是如何进行深度感知的。双目视觉在许多领域得到了应用，例如城市三维重建、3D模型构建(如
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2024-05-20 08:43:03
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凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现，并给出了一个Matlab动画演示程序。啊，实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭，但是演示就不一定那么好做了。 算法CONVEXHULL(P)
输入：平面点集P
输出：由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组
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2023-12-09 16:34:52
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小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔模型（小孔成像模型），它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像，如下图所示。 由上图可知，小孔模型成的是倒像，为了表述与研究的方便，我们常常将像面至于小孔之前，且到小孔的距离仍然是焦距f，这样的模型与原来的小孔模型是等价的，只不过成的是正像
这是在网上找到的一张图片，首先这张图片给我们的第一印象就是非常模糊，除了玻璃上的雨水，其他几乎完全看不清，但是这雨水正是我们的突破点，除了雨点，我们还能发现一个重要信息，右下角有拍摄时间，是2021.11.7 17：44。结合这两点，我们可以判断出，2021年的11月7号，这个城市在下雨。从玻璃上的雨水看，雨还不小。为了知道那个时间那些地方在下雨，我们可以查看天气预报。&n
# 如何在Python中实现FFT变换
随着信号处理和数据分析变得越来越普遍，快速傅立叶变换（FFT）作为一种高效的算法，用于将时间域信号转换为频域信号，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将分步指导你如何使用Python实现FFT变换。
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## 整体流程
在实现FFT变换之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是每一步的概述和相关内容。
| 步骤 | 描述
# Python傅里叶变换：理解信号的频率组成
## 引言
傅里叶变换是一种数学工具，可以将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波。它在信号处理、通信、图像处理等领域有着广泛的应用。本文将介绍傅里叶变换的基本理论，并给出Python代码示例来进行实际操作。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的方法。在时间域中，信号是用时间作为自变量的函数。而在频率域中，信
原创
2023-07-20 07:25:44
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概要：FFT(Fast Fourier transform)：快速傅里叶变换，是DFT的工程化实现方法。 DFT直接求解太过于复杂，FFT方法根据DFT求解过程中旋转因子的性质并引入分治算法思想，大大简化计算过程，被广泛应用在频谱分析的工程实践中，如matlab，C，C++，CUDA等底层实现一，DFT简介频谱分析是信号处理中的重要环节，从傅里叶变换FT，到拉普拉斯变换LT，离散时间傅里叶变换DT
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2023-10-20 10:09:25
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# Python小波变换代码及应用
## 1. 什么是小波变换？
小波变换（Wavelet Transform）是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号。与傅里叶变换不同，小波变换可以同时提供时间和频率信息，因此在许多领域中得到广泛应用，例如图像处理、音频处理、数据压缩等。
小波变换的核心思想是使用一组称为小波函数的基函数，将原始信号分解为不同频率的子信号。每个小波函数都有不同的
原创
2023-07-31 10:51:47
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##两种图像灰度变换的手动实现方法(内附实现代码） 处理处理图像时直接调用相关函数外，自己手动实现也很重要噢！接下来介绍两种灰度转换的方法。 1、R,G,B 三通道像素值取均值来获得灰度图像。 2、NTSC方法 将 R,G,B 三通道采用不同加权系数来获得灰度图像。这种方法更符合人眼对颜色的感知。实现结果图：具体实现代码如下： 通过手动输入不同参数，选择不同的处理方式！import cv2 as
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2023-06-09 15:35:23
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流程图：
```mermaid
graph TD;
A[开始]-->B[导入所需库];
B-->C[读取图像];
C-->D[转换为灰度图像];
D-->E[进行傅里叶变换];
E-->F[计算傅里叶频谱];
F-->G[绘制频谱图];
G-->H[逆傅里叶变换];
H-->I[绘制逆变换图];
I-->J[保存结果图像];
原创
2024-02-17 06:10:37
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# 伽马变换代码实现（Python）
## 引言
伽马变换是一种常用的图像处理方法，它可以调整图像的对比度和亮度，使图像更加清晰和鲜明。本文将向你介绍如何使用Python实现伽马变换。
## 流程
下表展示了实现伽马变换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图 |
| 3 | 对每个像素应用伽马变换公式 |
|
原创
2023-07-23 19:05:05
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# Python离散傅里叶变换（DFT）实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现Python离散傅里叶变换（DFT）。离散傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，广泛应用于信号处理领域。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解实现DFT的整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入num
原创
2024-07-29 11:40:00
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通俗理解傅里叶变换，先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解！ 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析：一、一些关键概念的引入1、离散傅里叶变换（DFT） 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率域，进而研
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2023-06-15 09:34:52
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# 伽玛变换在图像处理中的应用
伽玛变换是一种在图像处理中常用的非线性操作，用于调整图像的亮度和对比度。它通过对每个像素应用幂函数来实现，可以改善图像的视觉效果，尤其是在低亮度条件下拍摄的图像。
## 什么是伽玛变换？
伽玛变换可以用数学公式表示为：
\[ O = I^\gamma \]
其中：
- \( O \) 是输出图像的每个像素值；
- \( I \) 是输入图像的每个像素值；
原创
2024-10-15 04:05:30
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# Python小波变换
## 引言
小波变换（Wavelet Transform）是一种数学工具，用于分析信号的频率和时域特征。与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。在信号处理、图像处理、数据压缩等领域都有广泛应用。
本文将介绍如何使用Python进行小波变换，并提供代码示例。
## 小波变换的原理
小波变换基于小波函数，通过将信号与小波函数进行
原创
2023-09-30 11:47:53
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