# Python图像位姿校正
在计算机视觉和机器学习领域，图像位姿校正是一个重要的任务。通常情况下，我们需要校正图像中对象的位置、姿态和大小，以便进行后续的处理和分析。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们实现图像位姿校正，其中最常用的是OpenCV和NumPy。
## 图像位姿校正的基本原理
图像位姿校正的基本原理是通过特征点的检测和匹配，在不同视角下对对象的位置和姿态进行估计和校正
原创
2024-07-06 04:31:55
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引言在做图像处理方面的毕设，希望在正式处理图像之前先把图像处理得比较“正”，比如对下面的图片，希望它是堂正的，就不用歪着头看。所以用python的cv库写了一个自动矫正的程序。注意：为了让图像和背景尽量区别，最好使用纯黑的背景(比如黑衣服，还能吸光)步骤1.提取目标的边界，比如课本 2.将边界之内的部分填充白色，那么这张图片就变成了掩码 3.根据掩码，将原来的图片扣到新的图片里 4.根据边界的轮廓
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2023-10-16 06:59:56
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Overview相关代码：pose_estimation in cggos/slam_park_cg
Features Based Method2D-2D: Epipolar Geometry2D-2D 对极几何 主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵 和平移向量 。计算机视
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2023-12-29 23:18:51
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论文：AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system三 检测器-单应矩阵和外参估计III DECTOR-C Homography and extrinsics estimation作者计算的单应矩阵，该矩阵可以将齐次坐标形式的2D点从Tag坐标系转换到2D图像坐标系（猜测这里的Tag坐标系原点为标签正中心，右下分别为XY，相机正前方为Z
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2024-05-17 15:15:37
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# Python 位姿表示实现教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(学习目标) --> B(理解位姿表示概念)
B --> C(选择合适的库)
C --> D(获取位姿数据)
D --> E(处理数据)
E --> F(显示位姿)
```
## 2. 理解位姿表示概念
在Python中，位姿表示通常是指描述物
原创
2024-05-12 03:26:43
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Apriltag中计算的Homography首先，在进行apriltag码检测时，如果检测到会一并计算出图像上apriltag码四个角点对应的homography矩阵，这个homography将这些点映射到到标准的(-1，1),(1,1),(1,-1),(-1,-1)顶点。在上面的示例一中，由homography和apriltag角点为:H = [ 3.3831e-01 7.066e-01
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2024-10-11 05:18:33
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限量版之前参加研电赛，做的无人机与Nao机器人的协同系统，成功获得赛区一等奖加特奖晋级全国总决赛。我是一个很懒的的人，比赛完了做一下总结，把自己利用的技术，写出来，和大家一起分享~喜欢的话请关注我的博客，后续会继续更新，分享收藏都可以哈~ 好了言归正传，开始正题~
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2024-04-17 15:32:24
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本节将从原理和代码两个方面讲解遥感图像的几何校正。原理 首先介绍几何校正的概念：在遥感成像过程中，传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置发生了挤压、扭曲、拉伸和偏移等问题，这一现象叫做几何畸变。几何畸变会给遥感图像的定量分析、变化检测、图像融合、地图测量或更新等处理带来的很大误差，所以需要针对图像的几何畸变进行校正，即几何校正。 几何校正分为几何粗校正和几何精校正。粗校正是利用空间
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2023-05-26 21:12:34
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Python 利用GDAL对遥感图像进行几何校正If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. ——The Zen of
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2023-09-11 22:42:27
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机器人学导论 一、空间变换（1）位姿前言坐标系位姿位置姿态位姿变换映射平移旋转变换复合变换逆变换旋转矩阵，变换矩阵的意义旋转矩阵的意义变换矩阵的意义后记 前言由于视觉伺服与机械臂关系紧密，因此还是从基础开始，把机器人运动学记录一下。本篇记录刚体的位姿。实际上，空间变换在SLAM专栏里已经讲过一次了，不过机器人学导论给出了更详细的刚体运动说明。坐标系通常有两个坐标系，一个是用于参考的世界坐标系（笛
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2024-02-10 00:56:49
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# 图像校正的流程
在图像处理中，图像校正是一种常见的操作，用于消除图像中的畸变或者失真，使得图像更加准确和清晰。本文将介绍如何使用Python来实现图像校正，并向刚入行的小白开发者讲解每一步需要做什么，以及相应的代码。
## 步骤
下面是图像校正的一般步骤，我们将使用Python来逐步实现每一步：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取原始图像 |
| 2 | 检测
原创
2023-07-22 01:50:20
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论坛上收集的，自己有的地方也不是太懂，希望对有需要的人，有所帮助。 有一个图像作为标准图像，其它的图像可以看作该图像打印后，扫描生成的图像，可能还有噪声、旋转、缩放、亮度等变化也可能是非刚性变化，怎样对这些图像进行校正， 根据情况的不同，有不同的校正方法。 1 首先 简单地,可以选取两幅图的两个应该相同的点（一共4个点），得到4个点的坐标，
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2023-12-13 07:42:13
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图像倾斜可以分为两种情况，一种是平面倾斜，这种情况下拍照设备与试卷平行，拍出来的图像只需要进行旋转即可完成矫正；另一种是Z轴倾斜，这种情况下拍照设备与试卷存在一定的角度，拍出来的图像要先进行透视变换，然后再进行旋转等操作才可以完成矫正。图像倾斜矫正关键在于根据图像特征自动检测出图像倾斜方向和倾斜角度。对于平面倾斜，先利用边缘（轮廓）检测算法算法找到图像的边界，然后利用 Radon变换法（基于投影的
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2023-09-22 13:17:56
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一、位置与姿态描述1.位姿(Pose)物体（刚体）自身坐标系的位置和方向，图形上表示为一组坐标轴，如坐标系{B}及其坐标轴和2.相对位姿(relative pose)相对于一个参考坐标系A的某个坐标系B的相对位姿用（ksi）表示，描述了坐标系{A}经过平移和旋转转化为{B}的动作。若没有上标A，表示相对于世界坐标系O。空间中点P的位置分别在坐标系{A}和{B}中的描述满足： 操作符·表示向量转换相
一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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文章目录前言一、关键帧（KeyFrame）1. 作用、意义2. 选择二、共视图（Covisibility Graph）1. 概念2. 作用3. ORB-SLAM2中的应用场景三、扩展树（Spinning Tree）四、本质图（Essential Graph）1. 特点2. 作用3. 与全局BA相比，本质图的优势五、与上述内容相关的代码 前言越来越不知道这前言写什么，大家共勉吧。一、关键帧（Key
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2024-07-12 17:36:36
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车牌定位算法在车牌识别技术中占有很重要地位，一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 车牌定位有很多种算法，从最简单的来，车牌在图像中一般被认为是长方形，由于图像摄取角度不同也可能是四边形。我们可以使用OpenCV中的实例： C:/Program Files/Open
前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
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2023-12-08 12:42:05
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上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程，其中获取了摄像机的内参矩阵K，和畸变系数D。1.在普通相机cv模型中，畸变系数主要有下面几个：(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ，其中最常用的是前面四个，k1,k2为径向畸变系数，p1,p2为切向畸变系数。2.在fisheye模型中，畸变系数主要有下面几个（k1,k2,k3,k4）. 因为cv和fis
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2023-07-04 17:25:30
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图像畸变矫正——透视变换由于相机制造精度以及组装工艺的偏差引入的畸变，或者由于照片拍摄时的角度、旋转、缩放等问题， 可能会导致原始图像的失真，如果要修复这些失真，我们可以通过透视变换，对图像进行畸变矫正。透视变换的原理推导透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)， 也称作投影映射(Projective Mapping
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2023-09-04 23:53:04
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