【计算机图形学】多视图几何 007：直接线性变换DLT
import cv2import numpy as npfrom src.dlt import calculate_transformation_matrixfrom src.util import *# Questao 2if __name__ == '__main__' :# Read source image.im_src = cv2.imread('images/maracana2.jpg
给定 n ( ≥ 4 ) 组 2 维对应点， x i ′ = H x i 给定n(\geq 4)组2维对应点，x_i'=Hx_i 给定n(≥4)组2维对应点，xi′=Hxi
x i ′ = H x i , 则 x i ′ × H x i = 0 ⇒ A i 2 × 9 h 9 × 1 = 0 n 组对应点可得到矩阵 A 2 n × 9 对 A = U S V T , h 为 V 的最后一列 ( S 特征值降序排列 ) x_i'=Hx_i ,则x_i'×Hx_i=0\\ \Rightarrow {A_i}_{2×9}h_{9×1}=0 \\ n组对应点可得到矩阵A_{2n×9}\\ 对A=USV^T,h为V的最后一列(S特征值降序排列) xi′=Hxi,则xi′×Hxi=0⇒Ai2×9h9×1=0n组对应点可得到矩阵A2n×9对A=USVT,h为V的最后一列(S特征值降序排列)
归一化 D L T , 计算机视觉中的多视图几何 P 65 归一化DLT,计算机视觉中的多视图几何P_{65} 归一化DLT,计算机视觉中的多视图几何P65
x i ′ = H x i ⇒ x i ′ × H x i = 0 归一化 x ˉ = T x , x ˉ ′ = T ′ x ′ 计算 H ˉ H = T ′ − 1 H T x_i'=Hx_i \Rightarrow x_i'×Hx_i=0\\ 归一化 \bar x =Tx,\bar x' =T'x' \\ 计算\bar H\\ H=T'^{-1}HT xi′=Hxi⇒xi′×Hxi=0归一化xˉ=Tx,xˉ′=T′x′计算HˉH=T′−1HT
其中归一化变换 T ： 1. 将点进行平移使其形心（ x , y 的均值）位于原点。 2. 对点进行缩放使特征点到原点的距离为 2 3. 对两幅图进行独立的上述变换 其中归一化变换T：\\ 1.将点进行平移使其形心（x,y的均值）位于原点。\\2.对点进行缩放使特征点到原点的距离为\sqrt 2\\3.对两幅图进行独立的上述变换 其中归一化变换T：1.将点进行平移使其形心（x,y的均值）位于原点。2.对点进行缩放使特征点到原点的距离为23.对两幅图进行独立的上述变换
参考
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
0
0- 0
已为社区贡献49条内容
所有评论(0)