OpenCV=>3.2操作系统/平台=>Windows64位编译器=>VisualStudio2015我目前正在从事我的项目，该项目涉及车辆检测和跟踪以及估计和优化车辆周围的长方体。为此，我已经完成了车辆的检测和跟踪，我需要找到车辆边界框边缘图像点的3-D世界坐标，然后估计长方体和项目边缘的世界坐标它返回图像以显示它。所以，我是计算机视觉和OpenCV的新手，但据我所知，我只需要图像上的4个点，并且需要知道这4个点的世界坐标，然后在OpenCV中使用solvePNP来获取旋转和平移vector(我已经有了相机矩阵和畸变系数)。然后，我需要使用Rodrigues将旋转vector转换为旋
熟悉单应性的人会知道，为了保持齐次坐标，您必须对其除以任何矩阵分量进行归一化。单应性是一个3x3矩阵，它通常除以(3,3)处的元素进行归一化。当该值非常小(例如0.0000008)并除以一个应该为零的值(0.0000007)时，就会出现问题。结果值几乎是0.875，当它被假设为零并且结果投影没有意义时。我想知道解决这个问题的常用方法是什么。我使用C++和浮点运算。 最佳答案 所以，如果我理解这个问题:0/0.000000001=0=CORRECT和:0.000000001/0.000000001~1INCORRECT我将定义一个函数
我正在使用features2d(ORB、SIFT等)进行一些对象检测我正在使用RANSAC进一步研究单应性。我发现很多好的点被错误地标记为异常值。对象(书)内部有很多不应该是异常值的异常值我尝试将阈值提高到10，但结果几乎一样。我可以做些什么来改善这种情况吗？RANSAC有什么问题吗？ 最佳答案 异常值在这种情况下意味着这些点不适合模型，但它们不一定非要落在您的对象之外。RANSAC找到最适合模型的一组点，其余的被认为是离群点，但离群点完全可以是你正在跟踪的对象的一个点，它受到噪声的影响并且其检测到的位置与RANSAC的偏离足够
众所周知，在OpenCV中，我可以在2个图像之间进行仿射或透视变换:M-affinetransformation-通过使用estimateRigidTransform()H-perspective(homography)transformation-通过使用FeatureDetector(SIFT、SURF、BRISK、FREAK、...)，然后使用FlannBasedMatcher和findHomography()然后我可以这样做:仿射变换-通过使用warpAffine(img_src,img_dst,M)透视变换-通过使用warpPerspective(img_src,img_ds
下面链接中的示例使用的是findHomography得到两组点之间的转换。我想限制转换中使用的自由度所以想替换findHomography与estimateRigidTransform.http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feature-homography下面我用estimateRigidTransform获得对象和场景点之间的转换。objPoints和scePoints由vector表示.MatH=estimateRigidTransfo
我正在测试Apple的VisionAlignmentAPI，对VNHomographicImageRegistrationRequest有疑问。有人让它工作吗？我可以从中获取warpTransform，但我还没有看到有意义的矩阵，这意味着，我无法获得将图像扭曲回源图像的结果。我正在使用OpencvwarpPerspective来处理变形。我调用它来获取转换:classfunchomography(_cgImage0:CGImage!,_cgImage1:CGImage!,_orientation:CGImagePropertyOrientation,completion:(matrix
库:OpenCV目标:Android(OpenCV4Android)我尝试计算世界平面(例如监视器屏幕)的单应性以获得相机姿势，对其进行变换并将点重新投影回以用于跟踪任务。我正在使用OpenCVsfindHomography()/getPerspectiveTransform()来获得单应性。使用perspectiveTransform()对点进行重新投影(如此处解释:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html)效果很好。“screenPoints”
好的，所以我正在尝试查找足球比赛的单应性。我现在所拥有的是从文件夹中读取图像，该文件夹基本上是模板足球场的许多裁剪图像。基本上这有中心圆和罚球线等的图像。从文件中读取视频流并将其裁剪成许多较小的片段。在视频流中的图像内循环，并在另一个循环内循环我从文件夹中读取的图像。现在在我通过迭代获得的两个图像中，我应用了绿色滤镜，因为我假设字段是绿色的使用orb查找点，然后找到匹配项。现在的问题是，由于玩家和来自croud的一些噪音，我无法找到适合单应性的匹配项。删除它们也是一个问题，因为这也往往会隐藏我需要计算单应性的足球场线。非常感谢对此提出任何建议。下面还有一些示例代码和我正在使用的图像。"
单应性（Homography）变换文章目录单应性（Homography）变换1.概念2.在CV方面的应用3.求解单应性矩阵3.1假设3.2性质3.3求解4.优化5.推荐阅读单应性变换的严格数学定义请参考：《MultipleViewGeometryinComputerVision-2ndEdition》byRichardHartley,AndrewZisserman第2.3节Projectivetransformations1.概念单应性变换又叫投影变换：应用在平面坐标变换中：平面投影变换是在三元素向量的齐次坐标下进行的线性变换，他由一个3×3的非奇异变换矩阵HHH表示，具体如下：x′x^{'}
单应性（Homography）变换文章目录单应性（Homography）变换1.概念2.在CV方面的应用3.求解单应性矩阵3.1假设3.2性质3.3求解4.优化5.推荐阅读单应性变换的严格数学定义请参考：《MultipleViewGeometryinComputerVision-2ndEdition》byRichardHartley,AndrewZisserman第2.3节Projectivetransformations1.概念单应性变换又叫投影变换：应用在平面坐标变换中：平面投影变换是在三元素向量的齐次坐标下进行的线性变换，他由一个3×3的非奇异变换矩阵HHH表示，具体如下：x′x^{'}
