16、OpenCV 数组操作全解析

OpenCV 数组操作全解析

1. 透视变换相关操作

在进行透视变换时, cv::perspectiveTransform() 函数会将 src 中的每个元素视为长度为 src.channels() + 1 的向量,额外的维度(投影维度)初始设为 1.0,这就是齐次坐标。之后,每个扩展向量会与矩阵 mtx 相乘,结果再通过(新的)投影坐标值进行重新缩放(该投影坐标值在操作后总是 1.0,因此会被丢弃)。

需要注意的是, cv::perspectiveTransform() 是用于变换点列表,而非图像本身。若要对图像应用透视变换,应使用 cv::warpPerspective() 。若想根据多对对应点求解最可能的透视变换,可使用 cv::getPerspectiveTransform() cv::findHomography()

2. 坐标转换函数
  • cv::phase() :该函数用于计算二维向量场从笛卡尔坐标到极坐标转换中的方位角(角度)部分。输入是两个单独的单通道数组,它们的大小必须相同。若只有一个双通道数组,可使用 cv::split() 进行分离。函数原型如下:
void cv::phase(
  cv::I
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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