首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用任意已知几何关系计算单应矩阵

单应矩阵(Homography Matrix)是一个用于描述两个平面之间的几何关系的矩阵。在计算机视觉和图像处理中,单应矩阵被用于从一个图像平面到另一个图像平面的映射,例如从一个相机的图像平面到另一个相机的图像平面。单应矩阵可以用于计算图像的透视变换、旋转和平移等变换。

单应矩阵的计算通常需要至少四组已知的点对,这些点对分别位于两个平面上。计算单应矩阵的方法有很多,其中一种常用的方法是使用最小二乘法。具体来说,可以将每个点对表示为一个线性方程组,然后将这些方程组组合成一个矩阵方程,最后通过求解这个方程得到单应矩阵。

在计算单应矩阵时,需要注意以下几点:

  1. 至少需要四组点对才能计算单应矩阵。
  2. 点对之间不能有重复。
  3. 点对之间的距离不能太近。
  4. 点对之间的噪声不能太大。

总之,单应矩阵是一个非常重要的概念,它在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM(ISMAR2021)

    作者提出了一种语义平面 SLAM 系统,该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器,但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中,几何模型估计问题,例如单应性估计和分段平面重建(piece-wise planar reconstruction,PPR),通常由标准(贪婪)RANSAC解决。然而,在缺乏场景信息(即尺度)的情况下,设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中,作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型(单应性/3D平面),即图割优化,这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外,作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略,并完成了对各种开源数据集的综合评估。

    03

    基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM(ISMAR2021)

    作者提出了一种语义平面 SLAM 系统,该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器,但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中,几何模型估计问题,例如单应性估计和分段平面重建(piece-wise planar reconstruction,PPR),通常由标准(贪婪)RANSAC解决。然而,在缺乏场景信息(即尺度)的情况下,设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中,作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型(单应性/3D平面),即图割优化,这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外,作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略,并完成了对各种开源数据集的综合评估。

    01

    经典/深度SfM有关问题的整理[通俗易懂]

    这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1:SfM里的尺度不变性指的是什么? A1:一般定义下,尺度不变性是指体系经过尺度变换后,其某一特性不变。比如,特征点检测算法SIFT,其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样,不管原图的尺度是多少,在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点,这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解,可以参考这篇博客。 Q2:单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的? A2:传统方法中,单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此,要确定重建的尺度,需要使用额外的手段。比如:

    02

    CVPR2018 | 新加坡国立大学论文:利用互补几何模型改善运动分割

    选自arXiv 作者:徐迅等人 机器之心编译 参与:路、张倩 许多现实世界的场景不能简单地归类为普通的或者退化的,同时对场景的运动分割也不能简单地划分为基础矩阵方法和单应性矩阵方法。考虑到这些,新加坡国立大学提出了结合多种模型的多视角光谱聚类的框架。实验表明该框架获得最好的运动分割结果。此外,研究者还提出了一个改编自 KITTI 基准的数据集,它包括了许多传统数据集所没有的特征。 许多几何模型被用于运动分割问题,模拟不同种类的相机、场景以及运动。通常情况下,这类问题的基本模型通常是被认为适用于不同场景的,而

    07
    领券