过去也写过透视变换，当时算法真是弱爆了，我竟然会通过两次变换。不过那引用的三篇文章都是非常好的文章，直到今天我才看明白。所谓的倾斜校正，一定要有标定点，将一个倾斜的矩形变为不倾斜的。因此可以从原四边形四个点和新矩形四个点得到一个变换矩阵，根据这个矩阵再作用到全局图像就可以了。详细原理在这里 ...

　　非线性方程的高维情形和一维情形既有相似处也有差异。首当其中的区别即在高维情形中不再存在介值定理，从而使得二分法不再可推广到高维。不过，仍然有许多方法可以推广。 1. 不动点迭代(高维) 　　寻找方程 $\boldsymbol{x}=\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x ...

透视变换原理我也不细说，原理可以参考：https://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527 在opencv中只要调两个函数就可以了。 cv::Mat warpMatrix = cv::getPerspectiveTransform ...

　　过去也写过透视变换，当时算法真是弱爆了，我竟然会通过两次变换。不过那引用的三篇文章都是非常好的文章，直到今天我才看明白。所谓的倾斜校正，一定要有标定点，将一个倾斜的矩形变为不倾斜的。因此可以从原四边形四个点和新矩形四个点得到一个变换矩阵，根据这个矩阵再作用到全局图像就可以了。详细原理在这里 ...

今天在学习最小二乘法的时候遇到了solve函数，用来解线性方程 A*X=B src1 线性系统的左侧（相当于上面的A），src2 线性系统的右侧（相当于上面的B），dst 输出的解决方案（相当于要求解的X）,flag为使用的方法 上代码 以下是结果 发现 ...

关于透视投影的几何知识，以及求解方法，可以参考 http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/chapter06/chapt06_ahz.htm http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article ...

一.线性方程组求解定理 1.线性方程组有解判别定理 线性方程组a11 x1 + a12 x2 + … + a1n x n = b1 ,a21 x1 + a22 x2 + … + a2n x n = b2 ...

多元线性回归和正规方程解 在真实世界中，真实的样本是有很多的特征值的，这种也是可以使用线性回归解决的，通常我们称这种为多元线性回归问题 我们设一个样本的特征为xi，则 那么对应的y就是 这种直线仍然有截距，即 如果我们可以学习到这多个样本的话，那么我们就可以求出我们的多元线性回归 ...