【计算机视觉】基础矩阵、外极线寻找最佳匹配

最新推荐文章于 2024-09-02 11:05:56 发布

来杯金桔柠檬

最新推荐文章于 2024-09-02 11:05:56 发布

阅读量2.4k

点赞数 5

CC 4.0 BY-SA版权

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42648848/article/details/89359456

本文探讨了计算机视觉中的基础矩阵和外极线原理，通过代码实现图像对特征匹配并估计基础矩阵。实验结果显示，室内图像和近景图像匹配效果理想，而远景图像易出现错配，表明算法精度有待提升。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、原理

在这里插入图片描述

二、代码

功能：计算图像对的特征匹配，并估计基础矩阵。使用外极线作为第二个输入，通过在外极线上对每个特征点寻找最佳的匹配来找到更多的匹配。

from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *
import numpy as np

from PCV.geome

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。