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
转载
2023-11-03 06:47:29
433阅读
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，
转载
2024-04-25 10:38:02
399阅读
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
转载
2024-03-27 13:44:47
202阅读
文章目录一、 什么是单应性变换二、OpenCV中单应性变换的函数用法三、基于OpenCV交互实现单应性变换1. 导入库2. 定义一个类实现鼠标点击获取像素坐标3. 实现方法4. 运行结果展示 一、 什么是单应性变换考虑图 1 中所示的两个平面图像（书的顶部）。红点表示两个图像中的同一物理点。在计算机视觉术语中，我们称这些为相应的点。下图中以四种不同的颜色（红色、绿色、黄色和橙色）显示四个相应的点
单应性矩阵的理解及求解 1. 齐次坐标（Homogeneous Coordinate） 一幅2D图像上的非齐次坐标为(x,y)，而齐次坐标为(x,y,1)，也可以写成(x/z,y/z,1)或(x,y,z)。齐次坐标有很多好处，比如可以很清楚的确定一个点在不在直线上：T(x)*I=0, T表示转置矩阵；还可以描述无穷远点：(x,y,0)；还可以把平移和旋转写到一个矩阵里（也有不愿意这么干的，摄影测量
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
转载
2024-02-09 16:41:46
122阅读
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。
opencv单应性矩阵实现平面坐标标定说明一、使用单应性矩阵的原因二、标定原理三、findHomography 函数与 getPerspectiveTransform函数的区别1、两者联系2、两者区别（1）计算方法不同（2）输入参数不同四、代码实现1、棋盘格下载地址2、代码（c++）3、结果 说明1、使用Opencv的单应性矩阵实现平面上的相机参数标定 2、相机采用Kinect V1一、使用单应
转载
2024-01-25 23:07:06
363阅读
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。
转载
2024-05-17 17:01:10
157阅读
**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
转载
2024-03-19 20:57:13
63阅读
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
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
转载
2024-03-28 10:49:44
948阅读
在之前的博文OpenCV，计算两幅图像的单应矩阵，介绍调用OpenCV中的函数，通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\)，然后调用射影变换函数，将一幅图像变换到另一幅图像的视角中。当时只是知道通过单应矩阵，能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\)，而没有深究其中的变换关系。单应(Homography)是射影几何中的概念，
单应矩阵是视觉SLAM当中一个很重要的概念，它用于描述处于共同平面上的一些特征点在两张图像之间的变换关系。举个现实例子，我们去商店买东西，结账的时候柜台前的微信/支付宝收款二维码就相当于处于同一个平面上的特征点组成的平面，而张三打开手机端摄像机拍到的图片和李四手机拍摄到的二维码的图片之间的转换关系就可以用单应矩阵来描述。而且，两个人站在不同的角度用手机扫一扫二维码后，在手机端出现的二维码竟然是方方
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
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
背景说明
目 录
Contents
转载
2024-04-12 11:41:38
130阅读
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
转载
2024-04-16 13:41:44
83阅读
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
转载
2024-01-09 14:48:09
243阅读
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
转载
2024-04-26 17:02:12
121阅读
# 实现单应性矩阵求点
## 概述
本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现单应性矩阵求点的方法。单应性矩阵是一种用于在两个不同视角中找到相应点的工具。通过计算单应性矩阵，我们可以在不同的图像中找到对应的点。
## 流程
下面是实现单应性矩阵求点的整个过程。我们将使用OpenCV来完成这个任务。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 图像预处理
原创
2024-01-06 05:25:42
152阅读
