【Computer Vision】图像单应性变换/投影/仿射/透视
一、基础概念 1. projective transformation = homography = collineation. 2. 齐次坐标：使用N+1维坐标来表示N维坐标，例如在2D笛卡尔 ...
原文：python 图像变换，根据仿射或单应性变换实现图像扭曲、映射、融合
一 最小二乘法求解单应性变换矩阵 单应性： 在计算机视觉中：对单应性最感兴趣的部分只是其他意义的一个子集。平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射。比如，一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。 考虑图 中所示的平面的两个图像 书的顶部 。红点表示两个图像中的相同物理点。在计算机视觉术语中，我们称这些对应点。图 .用四种不同的颜色 红色，绿色，黄色和橙色 显示 ...
2021-04-10 22:30 0 504 推荐指数：
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