2019我出钱你炒股

发布日期:2019-09-16 16:07
信息来源:济南日报 字体:

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  基础矩阵与本质矩阵反应对极几何中幅图像上点在另幅图像上对应点位置关系,本质矩阵则基本矩阵种特殊情况,在归化图像坐标下基本矩阵,可以理解为本质矩阵对应坐标位于相机坐标系,基础矩阵对应坐标位于图像平面坐标系,具体见:

  https://blog.csdn.net/kokerf/article/details/

  单应矩阵反应也两幅图像上点对应关系,详见:

  https://blog.csdn.net/myarrow/article/details/

  单应矩阵反应世界坐标系下平面上点之间对应关系,就现实平面上点到相机平面上点射影变换矩阵,具有个自由度,就说单应矩阵就射影变换。相反,本质矩阵或基础矩阵则没有这个限制。见下图:

  而基础矩阵或本质矩阵反应则图像平面点x对应真实点X在另幅图像投影点x’在对极线上关系。

  - 单应矩阵与本质矩阵/基础矩阵都能分解得到R和T,有什么区别?

  本质矩阵:

  基础矩阵:

  单应矩阵: (n,d)表示世界坐标系中个平面坐标。

  对上述个矩阵进行运动分解,即可得到双目摄像头之间相互位置关系~需要注意,分解出来平移向量T只代表平移方向,不能代表实际平移量大小。

  单应矩阵求解需要世界坐标系中平面上点进行求解,为什么Opencv中函数直接找特征点进行H矩阵求解?

  C++函数接口:

  、srcPoints,dstPoints为CV_FC或者vector类型

  、method:表示使用所有点虫方法;CV_RANSAC 基于RANSAC鲁棒性方法;CV_LMEDS 最小中值鲁棒性方法

  、ransacReprojThreshod 仅在RANSAC方法中使用,个点对被认为内层围值(非异常值)所允许最大投影误差。

  、status,可选输出掩码,用在CV_RANSAC或者CV_LMEDS方法中。注意输入掩码将被忽略。

  这个函数找到并且返回源图像平面和目图像平面之间透视变换矩阵H:使得下面返回投影误差(back-projection)最小:

  如果参数method设置为默认值,该函数使用个简单最小二乘方案来计算初始单应性估计。

  然而,如果不所有点对(srcPoints,dstPoints)都适应这个严格透视变换。(也就说,有些异常值),这个初始估计值将很差。在这种情况下,我们可以使用两个鲁棒性算法中个。RANSCA和LMEDS这两个方法都尝试不同随机相对应点对子集,每四对点集组,使用这个子集和个简单最小二乘算法来估计单应性矩阵,然后计算得到单应性矩阵质量quality/goodness。(对于RANSAC方法内层围点数量,对于LMeDs中间重投影误差)。然后最好子集用来产生单应性矩阵初始化估计和inliers/outliers掩码。

  利用图像之间匹配特征点进行本质矩阵计算,当图像Resize后,要进行以下两点改变:

  、相机内参乘相应缩放系数;

  、在resize后图中检测到特征点坐标乘相应缩放系数,还原到原始图像中坐标(会有比较大误差)。

  理论上可以直接使用估计基础矩阵(Fundamental matrix)方法来估计本质矩阵,如:点算法,点算法,及与之结合最小中值法,RANSAC(随机抽样致)法等~实际中使用这些方法估计出本质矩阵结果并不太令人满意,尤其当匹配点对趋于共面时和平移量较小时,这些方法获得结果完全就不能用。如果用于标定匹配点对,在个平面上话,这些方法将完全失效,(比如,检测到特征点本来就比较少,有可能就处于同个平面上,再比如,本来在大图上计算没有问题,但对图像进行Resize后,再进行特征点检测,就会出现匹配点平移量很小情况,也导致失效。)因为平面种退化结构或者叫临界曲线(Critical surfaces)▲且在opencv之前opencv版本只提供求取基础矩阵FAPI,虽然cv::stereoCalibrate(…)可以得到双目标定结果以及本质矩阵E,但该方法使用平面标定版辅助planeplane(单应性矩阵)估计出各相机外参数,然后由外参数直接计算出图像相互之间旋转矩阵R和平移量t,此时获取刚体运动参数自由度为。(https://blog.csdn.net/j/article/details/)

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