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RSS订阅原创 opencv学习记录3
在opencv中可以用vector代替Mat.补充Mat的成员函数：A = B + C; //加法 A = B - C; //减法 A = B * C; //矩阵乘法 必须满足矩阵相乘的行列数对应规则 A = 5 * B; //标量乘法 每个元素扩大5倍 A = B.t(); //B转置 A = B.inv(); //B逆矩阵 //以上是最基本的操作，矩阵运算远远不是这几种，Mat包含了几乎所有的操作，用到的时候再查吧 //如果包含了c++输入输出流的头文件 #include &l
2021-10-15 11:12:10
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原创 opencv学习记录2
**OPENCV学习**基础数据结构主要是图像处理中需要用到的数据结构：1.Point(点)点在图像处理中通常用来标记特征点（交点、角点、拐点等）Point( intx,int y )表示二维整型坐标,以（0，0）基点Point2f(float x,float y)表示浮点坐标，以（0，0）为基点图像上两点，坐标为A（200，300）和B（150.2，260.5）在代码中表示为Point A A={200,300}或者 A.x=200; A.y=300; Point2f B B={150
2021-08-31 19:16:41
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原创 opencv学习记录1
OPENCV学习手册欢迎使用Markdown编辑器opencv是学习计算机视觉不可缺少的一个工具，其中包含了很多计算机视觉处理的函数，并且与C++，Python等常用语言适配，使用方便。关于opencv 的安装可以参考该片博客，叙述较为详细，opencv 的安装OpenCV读取和写入图像文件所有的 OpenCV 类和函数都在 cv 命名空间（namespace）中，因此，在源代码中还有如下两个选项：1.在包含头文件后还应添加使用命名空间 cv 的声明（using namespace cv）。2
2021-08-24 09:14:58
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原创 三维重建——几何约束
三维重建学习常用的几何约束一、epipolar constraint极线约束是两幅图像中点与线的几何关系。假设p是空间中的一点，p1和p2是点p在两张影像中的投影，其几何关系如图1所示。若已知左影像映射点，则右影像相应的映射点一定在相对于p1的极线l2上]，如式所示，p1与p2的关系如式所示。式中，F——两幅图像的基础矩阵，a,b,c——极线表达式的系数。利用这种几何关系来约束匹配，缩小了匹配点的搜索范围，在一定程度上减少了待匹配点数量，使匹配的鲁棒性、精度都得到很大提高。二、pairw
2020-07-19 11:13:15
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SIFT_RANSAC.m
2020-04-12
空空如也
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