单应矩阵是一个3x3的矩阵,它有着特殊的属性可用于特定条件下的双视角图像。 我们知道,3D点与它在相机图像中像素点之间存在的关系可以用3x4矩阵表示。设想一下,同一场景中的两个视图的区别仅仅是一个纯粹的的旋转,那么可以发现这个矩阵的第4列都是由0组成的,没有平移向量。因此投影关系变成了3x3矩阵 ...
平面射影变换是关于其次 维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的 times 矩阵H表示, X HX ,射影变换也叫做单应 Homography 。计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中。 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像。 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单 ...
2015-07-14 16:27 5 16080 推荐指数:
单应矩阵是一个3x3的矩阵,它有着特殊的属性可用于特定条件下的双视角图像。 我们知道,3D点与它在相机图像中像素点之间存在的关系可以用3x4矩阵表示。设想一下,同一场景中的两个视图的区别仅仅是一个纯粹的的旋转,那么可以发现这个矩阵的第4列都是由0组成的,没有平移向量。因此投影关系变成了3x3矩阵 ...
问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域。 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题。 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在 ...
问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域。 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题。 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在 ...
直接贴上源码 来源:http://www.myexception.cn/image/1498389.html 实验效果 Left.jpg ...
参考教程 依赖opencv扩展库,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> ...
假设两幅图像的大小完全一致,对应的像素数组分别为A与B,对应的任意单个像素值分别是a与b,混合后的像素值为c 几种典型图像叠加操作: 1、乘法叠加 c=(ab)/255 public int modeOne(int v1,int v2){ return (v1v2)/255; } 2、加法叠加 c ...