单应性homography

最新推荐文章于 2023-12-29 11:38:40 发布
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博客介绍了单应性这一几何概念，它是从实射影平面到射影平面的可逆变换，直线经变换仍为直线，对应变换矩阵为单应矩阵。单应性变换是对齐次坐标下点的线性变换，在图像处理中可描述物体在世界坐标系和像素坐标系间的位置映射关系。

数学：

单应性 是几何中的一个概念。单应性是一个从实射影平面到射影平面的可逆变换，直线在该变换下仍映射为直线。

对应的变换矩阵 就是单应矩阵
 

 单应性变换是对齐次坐标下点的线性变换，可以通过矩阵运算来表达x′=Hxx′=Hx

图像处理应用：

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

单应性（同义词直射变换、射影变换和射影性等）（来自wiki）
11-26 1031
单应性是几何中的一个概念。单应性是一个从实射影平面到射影平面的可逆变换，直线在该变换下仍映射为直线。具有相同意义的词还包括直射变换、射影变换和射影性等，[1] 不过“直射变换”也在更广义的范围内使用。 形式化地说，射影变换是一种在射影几何中使用的变换：它是一对透视投影的组合。它描述了当观察者视角改变时，被观察物体的感知位置会发生何种变化。射影变换并不保持大小和角度，但会保持重合关系和交比——
【opencv学习】单应性变换Homography
qq_29367075的博客
02-20 3154
import cv2 import numpy as np import pylab as plt if __name__ == '__main__': # 读取原始图像 im_src = cv2.imread('images/build.jpeg') h, w, c = im_src.shape # 原始图像中物体的四个顶点的信息 pts_src = np.array([(0, 0), (640, 0), (0, 520), (640, 520)]) #
单应性
yanghan742915081的博客
11-24 840
                           &a
单应性理解
weixin_38410551的博客
09-18 217
参考链接： https://cloud.tencent.com/developer/article/1084332
[学习SLAM]单应性矩阵的理解及求解
开源节流
12-09 3129
单应性概念的引出 我们在这里引入一个新的概念：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。在上述式子中，单应性矩阵定义为： 其中，M是内参矩阵 成像几何模型已经得到了像素坐标系和世界坐标系下的坐标映射关系： 其中，u、v表示...
Homography-Estimation:使用RANSAC算法的单应性估计项目
03-30
一种RANSAC算法，用于估计连续图像帧之间的单应性。 · 目录 关于该项目 功能性 该项目目前具有两个主要功能。 第一个功能是估计两个输入图像帧之间的单应性。 这是通过在每个图像中找到关键点，在图像之间找到关键...
单应性 (homography) 变换的推导, 个人备份
01-29
单应性（Homography）是指在二维平面内的一个线性映射，它能够保持直线不变，即如果一条直线在原图像中存在，那么经过单应性变换后这条直线依然保持为直线。在计算机视觉领域中，单应性变换广泛应用于图像配准、相机...
单应性矩阵Homography计算和优化
@way
12-04 9479
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： aaa表示尺度信息，h1−h9h_1-h_9h1​−h9​表示HHH矩阵，HHH矩阵有8个自由度，h9=1h_9=1h9​=1,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aaa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 Ah=0Ah=0Ah
matlab图像矩阵拼接代码-homography-and-fundamental-matrix-estimation-cvip:单应性和基本
05-28
单应性和基本矩阵估计 项目总结 该项目演示了在同对从同一摄像机在相同位置但沿摄像机轴旋转的位置上拍摄的图像进行拼接的过程中，如何应用同构矩阵的实现方法和结果。 支持多种图像拼接。 该项目演示了在同对从同一...
单应性矩阵的估计
04-20
两个不同视角的图像上的点对的homogeneous coordinate可以用一个射影变换（projective transformation）表述
计算机视觉 单应性 Homography
wenzhilu的博客
10-12 1万+
该博客内容发表在泡泡机器人公众号上，请尊重泡泡机器人公众号的版权声明 在ORB-SLAM初始化的时候，作者提到，如果场景是平面，或者近似平面，或者低视差时，我们能应用单应性矩阵(homography)，这三种情形在我应用SVO的过程中颇有同感，打破了我对矩阵的固有映像，即只能用于平面或近似平面。但是我不知道如何去具体分析这里面的误差，比如不共面的情况时，应用矩阵将一个图像坐标从图像1投影到图像2...
单应性Homography估计：从传统算法到深度学习
胭脂草的ABC博客
12-29 2486
目录收起一 图像变换与平面坐标系的关系二 平面坐标系与齐次坐标系三 单应性变换四 关于OpenCV中的相关API五 深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。单应性估计在图像拼接中的应用。
【Graph】Homography
erlingmusan的专栏
04-01 2889
Features2D + Homography to find a known object #include #include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include
单应性矩阵的理解
dev_il的博客
08-20 7354
单应性矩阵就是一个平面到另一个平面的投影矩阵，这里可以简单理解为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，即它同时包含了相机的内参和外参，假设标定平面放置在Z=0的位置，可以得到： 其中即为单应性矩阵。 单应性矩阵主要用于图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM等领域。 1. 图像校正 下图中的校正至少需要4对对应点对 2. 视角变换 单应性矩阵可以转换图像视角，左图的平视图可以转换为右图的俯视图 3. 图像拼接 可以将两幅不同角度下拍摄的图像转换到同一视角.
单应性矩阵及其应用
落叶知秋了哟的博客
05-30 1609
参考博客：https://www.learnopencv.com/homography-examples-using-opencv-python-c/ 什么是单应性？ 考虑图1所示的平面的两个图像（书的顶部）。红点表示两个图像中的相同物理点。在计算机视觉术语中，我们称这些对应点。图1.用四种不同的颜色（红色，绿色，黄色和橙色）显示了四个对应的点。那么单应矩阵是，在一个图像中的点映射到另一图像中的对应点的变换（3×3矩阵）。 图1：3D平面的两幅图像（本书顶部）通过同影法相关联 现在，由于单应性是
什么是单应性矩阵？
小白学视觉
02-08 1万+
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 你们是否知道人工智能正在改变体育产业？AI助教在比赛前和比赛中能帮助教练增强战略决策，通过使用高速相...
单应性矩阵的理解及求解3
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08-31 7万+
http://www.sohu.com/a/223594989_100007727 前面文章《从零开始学习「张氏相机标定法」（一）成像几何模型》中我们已经得到了像素坐标系和世界坐标系下的坐标映射关系： 其中，u、v表示像素坐标系中的坐标，s表示尺度因子，fx、fy、u0、v0、γ（由于制造误差产生的两个坐标轴偏斜参数，通常很小）表示5个相机内参，R,t表示相机外参，Xw、Yw、Zw（假设标...
Homography单应性矩阵原理
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03-19 1万+
考虑图1所示的两个平面图像(书的顶部)。红点表示两个图像中相同的物理点。在计算机视觉术语中，我们把这些对应的点称为。图1.用四种不同的颜色显示四个对应的点-红色、绿色、黄色和橙色。一个单形是一种变换(3×3矩阵)，它将一幅图像中的点映射到另一幅图像中的对应点。既然一个同形是一个3×3的矩阵，我们可以把它写成 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...
MATLAB实现图片间单应性矩阵的计算方法
在计算机视觉和图像处理领域，单应性矩阵（Homography Matrix）是一个重要的概念，它用于描述两个平面之间的几何对应关系。具体来说，当一个平面通过透视投影到另一个平面上时，可以通过单应性矩阵来计算这种投影...
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