homography

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    複数のビュージオメトリに関連する質問があります。 私は現在、無人機で収集された多数の画像が関心のあるオブジェクトの周りを飛んでいるという問題を扱っています。このオブジェクトは平面で、最終的に画像をつなぎ合わせることを望んでいます。 対応するフィーチャペアを識別する古典的な方法を除いて、ホモグラフィとワーピング/ブレンディングを計算すると、私はこのタスクに関連する情報を以前の既知のデータから推測でき

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    私は、平面の異なる角度と位置から撮影した2枚の画像を持っています。私は4つのマッチングポイントを発見し、ホモグラフィ行列を計算し、H.この絵は、それを使用して変換見せているので、それはふてくされて、私は今、この平面の法線を見つけたい を進めています。本3-Dへの招待ビジョンではそれはあなたが、Nは平面の法線である にこれを分解することができると言います。どのような...私はこれを行っていると、結果

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    実際の3次元平面から4つのキーポイントを抽出し、8つの制約からホモグラフィ行列を計算できるとします。 私は理解できません:ホモグラフィを計算するときに4つの3つのペアのキーポイントが共線にならないのはなぜですか?

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    2台のカメラでキャプチャされた画像フレームを連続して処理し、2フレームごとに処理し、それを行うために我々は を持っている1.抽出されたサーフ機能。 2. Flann Matcherを使用して2つの画像の一致を確認します。 3.これらのマッチを使用してホモグラフィ行列を計算しました。 4.正しい画像にwarpPerspectiveを適用しました。 問題1: ゆがんだ画像3が動き回っている //To

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    私はopencvのpythonバインディングを使用しています。私はターゲット画像内に含まれるテンプレート画像を見つけるためにキーポイントの検出と記述(すなわちSURF、SIFTなど)を使用していますが、ターゲット画像にテンプレートを「絞り込む」ことができるので、アスペクト比は目標画像とは異なる。 これはfindHomography()では使用できません。これは単純なパースペクティブトランスフォーム

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    私は少し問題があります。 私は2つのキャプチャとそれを取るカメラの魔女があります。 1枚の画像に2枚の画像を再構成したい。 私は、平面のテレビ画面の画像を撮影するカメラとの翻訳のみ行います。ホモグラフィは、カメラが回転をしたときにのみ動作すると聞きました。 私は翻訳だけを持っているときはどうしたらいいですか? ありがとうございます。

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    私は(x、y)ピクセル座標を乗算して(x、y)実世界座標を得ることができるように変換行列Hを見つけようとしています。私のコードは以下の通りです: import cv2 import numpy as np from numpy.linalg import inv if __name__ == '__main__' : D=[159.1,34.2] I=[497.3,37.5] G=[6

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    対応する特徴点を使用する2つの平面オブジェクト間の 'mm'や 'cm'などの既知の単位で翻訳ベクトルを計算する方法はありますか?はいの場合は、どうすればいいのか教えてください。 これまでのところ、私はエッセンシャルマトリックス計算(プレーナ以外のオブジェクトの場合)を試してみましたが、それを既知の単位で取得しませんでした。 ありがとうございます!

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    現在、私は視覚的オドメトリプロジェクトに取り組んでいます。現在、私はEssential Matrix分解段階まで実装しています。しかし、結果の翻訳ベクトルは正規化されており、動きをプロットすることはできません。 ここで、あるスケールでどのように変位を計算できますか?私は、絶対翻訳を計算するためにプランナーホモグラフィを使用するいくつかの提案を見てきました。私はそれをやっているという考えを持っていま

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    私は検出器を取捨選択使用され、同様にここでは一例に、見つかった画像の周囲にバウンディングボックスを描画するためにオーブ検出器を使用することを望んでいる:SIFT Refrence リンクされた例はFlannBasedMatcherを使用しています。私のコードはBFMatcherを使用します。私は使用されたMatcherに好みがありません。 MIN_MATCH_COUNT = 10