python：nudged包计算两组点集的相似矩阵（平移、旋转、等比例缩放）：

最新推荐文章于 2023-04-11 22:28:13 发布
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分类专栏： C++编程基础总结
原文链接：https://stackoverflow.com/questions/23373077/using-estimaterigidtransform-instead-of-findhomography/23381664#23381664
版权
两组相机（或三维点）对齐方法介绍及实现代码（求解相似变换，包含旋转R、平移t、尺度s）
zeeq的博客
05-13 3624
  这个变换用于将生成的稀疏重建场景对齐到真值上。由于SfM（Structure from Motion，运动恢复结构）求解的结果是尺度未定的，所以重建场景与真值之间不仅会相差一个旋转与平移，还会存在尺度缩放。待求解的问题可以描述为：已知一组相机（个数为m）的位姿真值Rgt、tgt和预测位姿Rpred、tpred，现要将预测值对齐到真值上。它们之间会相差一个相似变换Msimilarity，包括尺度s、旋转量R、平移量t，可以根据如下步骤进行求解：    1 求解旋转R   首先计算所有m个相机的位姿差异总和
Open3D ICP精配准（点到点，Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-15 839
Open3D ICP精配准（点到点，Python版本）
基于一组匹配的特征点，计算出两张图像之间的旋转和平移关系
henrywood的博客
03-19 1275
你可以使用OpenCV库中的特征点检测和匹配函数来实现。具体来说，你可以使用SIFT或SURF算法来检测图像中的特征点，然后使用FLANN或Brute-Force算法来匹配这些特征点。最后，你可以使用findHomography函数来计算两张图像之间的旋转和平移关系。这个过程可以使用Python来实现。单应性矩阵是一个3x3的矩阵，它描述了两个平面之间的映射关系。如果你想从单应性矩阵计算出旋转和平移矩阵，你可以使用SVD分解。具体来说，你可以将单应性矩阵分解为旋转矩阵和平移向量的乘积。
SVD求解两个点集之间的刚体运动，即旋转矩阵和平移向量。
我的博客有点东西
08-19 1975
给出两个点集A和B，求解点集之间的刚体变化，包含scale，rotation，translate。使其A经过变换之后，可以和B在空间上对齐。
findHomography()函数详解
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fengyeer20120的博客
02-20 9万+
findHomography： 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 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 dstPoints, ...
nudged:估计两组 2D 点之间的比例、旋转和平移，例如用于多点触控手势和校准
05-29
轻推 Nudged是一个 JavaScript 模块，用于有效估计两组 2D 点之间的平移、缩放和/或旋转。 它已经应用于用户界面、多点触控识别、地理和眼动仪校准。 目录 介绍 通常，您可以在任何想要根据任意数量控制点的移动捕获 2D 变换的情况下应用 Nudged。 有关 Nudged 可以估计的可用变换类型，请参见下图。 图像：可用类型的转换估计器。 每个估算器都有一个缩写名称，例如“SR”。 黑白点和连接箭头表示两个控制点的移动。 给定控制点，Nudged 估计一个转换。 图像对表示生成的变换的效果。 为了强调效果，每种类型的控制点和初始图像位置保持相同。 从数学上讲，Nudged 是一组用于非反射相似变换矩阵的最优。 这样的变换是具有平移，旋转和/或均匀缩放且没有反射或剪切的仿射变换。 估计的时间复杂度为 O( n )，其中n是点集的基数（大小）。 换句话说，Nudged在
Nudged模块：实现2D点集变换估计技术
资源摘要信息:"Nudged: 用于估计两组2D点之间比例、旋转和平移的JavaScript模块" Nudged是一个JavaScript编程模块，专门用于计算两组二维平面上的点之间可能发生的几何变换。这些变换包括平移、比例缩放以及旋转，...
Python实现的NEB计算路径查找器算法
NEBcalculator（Nudged Elastic Band）是一种用于寻找过渡态的计算方法，广泛应用于化学、材料科学、物理化学等领域。NEB方法通过最小化一系列“镜像”原子簇的总能量，来确定化学反应或物理变化过程中可能存在的...
【VASP基础介绍】计算材料学简介：介绍计算材料学的基本原理和方法
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高效过渡态计算并行算法：跨越计算速度的障碍
![过渡态计算.docx](https://img-blog.csdnimg.cn/20181218161723427.?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3...本文首先梳理了过渡态计算的理论基础，并探讨了并行计算的原理与技术，包括并行算法的设计原理和高
三点解算两个坐标系之间的旋转矩阵和平移向量
08-29
根据 三点在两个坐标系下的坐标，建立两个坐标系之间的旋转矩阵R和平移向量T，适用场景：求 世界坐标系到 相机坐标系的转换关系。以其中一点建立 世界坐标系，该点在相机坐标系中的坐标是 世界坐标系到坐标系的平移向量（这些描述都是以相机坐标系为基准）
Python求解两组三维点之间的刚体变换矩阵
Ms_Big的博客
04-11 2771
在这里，我们使用了 NumPy 的广播机制，将质心向量重复了多次，然后再进行减法操作，从而得到每个点与质心之间的差异。，然后计算出每个分量的值，这里的计算方法是将两个质心之间的向量乘以旋转矩阵，再取相反数。接下来，我们需要将每个点与它所在的点集的质心之间的差异计算出来，这样就能得到每个点在三维空间中的位置相对于它所在的点集的平移量。首先，将每个点的坐标都减去它所在点集的重心，这是为了保证变换不受点集的绝对位置影响，只考虑点集之间的相对位置和方向。具体来说，给定两组对应的三维点的坐标，分别存储在变量。
根据两个坐标系对应点计算转换关系（旋转和平移）
Escape_x1n的博客
03-18 3万+
在两组对应的三维点数据之间寻找最佳的旋转和平移，使它们对齐/注册，是我遇到的一个常见问题。下面给出了3个对应点的最简单情况(需要解决的最小点)。 对应点的颜色相同，R是旋转，t是平移。我们想要找到将数据集A中的点与数据集b对齐的最佳旋转和平移。这种变换有时被称为欧几里德变换或刚性变换，因为它保持了形状和大小。这与仿射变换形成对比，仿射变换包括缩放和剪切。 我将给出的解决方案来自于Besl和McK...
python-旋转平移(仿射变换矩阵)
qq_39311949的博客
02-16 3067
库transforms3d import transforms3d as tr transforms3d基本用法
已知两组对应的点，求旋转矩阵和平移矩阵
lcyangzhanduo的博客
11-05 5442
1. 问题描述 已知现实世界一组Map点的坐标，同时得到传感器测量的这些点相对于传感器本身的相对坐标，同时根据传感器测量Map点的其它属性，已将测量点和地图点进行一一对应，求传感器在地图中的坐标。 2. 求解方法 2.1 符号表示 将点p坐标表示为p=[x y]’ A表示有地图点坐标组成的矩阵，即A=[p1 p2 … pn] B表示由传感器测得点相对传感器的坐标组成的矩阵，即 B=[b1 b2 … bn]. 注：这里的 ‘ 代表转置。 2.2 求解 由1中符号，该问题可简化为求解方程 A=R*B+t 中的R
关于旋转矩阵R，平移向量t和变换矩阵T的关系
小王子的博客
09-07 4018
第一 对于空间一点x，在坐标系1的坐标为x1，在坐标系2的坐标为x2， x2=R21*x1+t21 这里R21为坐标系1到坐标系2的旋转矩阵，t21为坐标系1到坐标系2的平移向量，即坐标系2在坐标系1下的坐标 第二 变换矩阵T左上角三行三列为R，右上角第四列前三行为平移向量t，左下角第四行前三列为0 0 0，右下角第四行第四列为1 第三 如果已知坐标系1下坐标系2的坐标，求解坐标系2下坐标系1的坐标 先求坐标系2到坐标系1的旋转矩阵R12，再求坐标系2到坐标系1的平移向量t12，即坐标系1下坐标系2的坐标，
【python】点坐标旋转
咖啡味儿的咖啡
03-15 2314
实现了某点按照中心点(n/2, m/2)旋转 def rotatecordiate(angle,rect): angle=angle*math.pi/180 n=1600 m=1200 def onepoint(x,y): # X = x*math.cos(angle) - y*math.sin(angle)-0.5*n*math.cos(an...
图像随机旋转及坐标进行旋转原理及Python实现
Chown先森
05-08 4793
在做人脸或物体检测的任务中，往往需要对训练集进行随机旋转，做数据增强，增加模型的鲁棒性。 在进行图像随机旋转的同时，相应的Label值坐标，如人脸关键点检测中人脸对应的关键点坐标，物体检测任务中的物体所在box坐标。 （1）.原理-------坐标旋转变换公式 原理参照博客： https://blog.youkuaiyun.com/u012686154/article/details/88854...
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11-19 1万+
(x,y)为要转的点，（pointx,pointy)为中心点，如果顺时针角度为angle srx = (x-pointx)*cos(angle) + (y-pointy)*sin(angle)+pointx sry = (y-pointy)*cos(angle) - (x-pointx)*sin(angle)+pointy (x,y)为要转的点，（pointx,pointy)为中心点，如果逆时...
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