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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单应矩阵原理 单应（透射变换）是射影几何中的概念，又称为射影变换。他把一个射影平面上的点映射到另一个平面对应的位置，并且把直线映射为直线，具有保线性质。与对极几何不同的是，对极几何将点映射到线上，而单应矩阵是点对点的关系。要注意的是单应矩阵的适用场景为：当场景中的特征点都落在同一平面上，比如墙、地面等，此时可用单应性估计运动。 单应（透射变换）可以看成是仿射变换的拓展。
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2024-01-08 17:47:09
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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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单应估计homograph estimation、相机位姿估计pose estimation 学习笔记引言单应性矩阵定义版本一定义版本二定义版本三单应阵求法相机位姿 引言在学习图像匹配的过程中涉及到了两个相关的任务，即单应估计和相机位姿估计，在学习这两块的时候觉得网上的理论挺混乱的，首先就是公式不统一，光单应阵的定义都有好几种，而且两者都涉及到了相机成像的原理，所以很多公式都类似，但是有的地方有
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2024-07-29 15:57:59
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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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**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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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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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2021-12-22 11:45:24
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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2022-04-11 13:36:19
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文章目录几何变换类型What is Homography?How to calculate a Homography ?理论推导ix ) that maps th
原创
2023-01-03 18:52:00
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代码/**
* @brief 从特征点匹配求homography（normalized DLT）
*
* @param vP1 归一化后的点, in reference frame
* @param vP2 归一化后的点, in current frame
* @return 单应矩阵
* @see Multiple View Geometry
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2024-01-09 14:48:09
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矩阵的一个重要作用是将空间中的点变换到另一个空间中。这个作用在国内的《线性代数》教学中基本没有介绍。要能形像地理解这一作用，比较直观的方法就是图像变换，图像变换的方法很多，单应性变换是其中一种方法，单应性变换会涉及到单应性矩阵。单应性变换的目标是通过给定的几个点（通常是4对点）来得到单应性矩阵。假设单应性矩阵为： $$ H= \begin{bmatrix} h_{11} & h_{1
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2023-12-19 22:38:23
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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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单应性矩阵，是用来描述两个平面之间的变换关系，是一个3x3的齐次矩阵。图上的4个绿色的圈，两两可以对应，H可以表达第一张图变换到第二张图的转换关系。具体的表达式：表示尺度信息，表示矩阵，矩阵有8个自由度，,所以只需要4对点就可以计算出。首先展开：然后可以前两式比上第三式，这样可以把系数约掉。并让等式右边等于0。展开成矩阵的形式 $A_ih = 0 $的形式把所有点对都考虑进来 求解方程组，可以利用
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2024-06-30 19:40:06
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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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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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坐标变换下的不变性实际应用中，不同程序对于坐标原点的规定可能不同，坐标系的尺度也可能不同。于是很自然会有一个问题，在这些情况下我们通过两幅图像的对应点求解出的单应矩阵还是同一个么？即单应矩阵有没有不变性？用更加正式点语言表述如下：假设一幅图像中的点x在另外一套坐标系中表示方法为x˜，它的在另一幅图像中的对应点x’在另一套坐标系中表示方法为x˜′。其中 x˜i=Txi,x˜′i=T′x′i 考虑x
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2024-06-12 21:07:41
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单应矩阵Homography求解在计算机视觉中，平面的单应性被定义为一个平面到另外一个平面的投影映射。因此一个二维平面上的点映射到摄像机CCD上的映射就是平面单应性的例子。如果点Q到CCD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。若有一下定义： 则可以将单应性简单的表示为：其中, 引入参数s，它是任意尺度的比例（
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2024-07-27 09:49:22
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还是以两幅图像进行单应矩阵求解为例，上面讲到使用DLT算法一对对应点之间可以构成一个方程组Ah=0，其中A为一个2×9的矩阵。由此只需要4个点就可以求解出H矩阵。但是在实际的应用中，还有一些问题需要解决。超定方程实际情况下，我们得到的两幅图像的对应点往往多于4个点，从而可以得到矩阵A2n×9，而由于噪声的存在，矩阵的行向量之间并不是线性相关的。也就是说没有一组解h满足方程组。此时把Ah=0称为超定
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2024-04-26 17:02:12
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一．二维中的单应性矩阵单应性矩阵与射影矩阵基本是一回事，都有8个自由度，摄影矩阵是从二维平面的操作。单应性矩阵可以看成从二维的操作到三维操作的一个过度。单应性变换又称为射影变换或者透视变换，有很多的叫法。单应性矩阵就是个3*3的矩阵。单应性矩阵(H)可以描述两个图片之间的变换，可以进行图片的拼接 或者 这里H是单应性矩阵，可以从一个图像把每一个像素变换到另一个图像
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2024-04-25 22:27:58
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