homography

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我想從兩幅圖像之間的單應性獲得相對3D旋轉。這樣做的一種方法是分解單應矩陣（可能使用opencv decomposeHomographyMat）。但是，我想用一個未校準的相機來做到這一點（在單應性分解中不使用內在矩陣）。另外，我對拍攝圖像的相機之間的任何剛性轉換的一般情況感興趣，不一定是純旋轉。這可能嗎？任何參考？我覺得應該有一些方法來獲得至少這種沒有內在矩陣的相對旋轉的估計。

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在OpenCV中運行solvePnP時出錯Python

我想在OpenCV中製作增強現實程序。但是，當我打電話給solvePnP時，我總是會看到一個錯誤。我想要做的是在OpenCV中創建一個增強現實程序，將所選裁剪圖像的單應點映射到整個圖像，並將這些單應點送入solvePnP以獲得姿態估計。我設法成功實現了單對點，但我似乎無法獲得solvePnP以正常工作出於某種原因。我懷疑我的輸入格式不正確，但我不確定。如果你想運行自己的代碼，GIT中克隆這（

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opencv使用特徵匹配找到單應性

我正在計算單引號這裏。 http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html 但是，即使它是一個參考代碼也有錯誤。 min_dist值始終爲0，因此代碼中的good_matches的大小爲0。什麼是錯，我們該如何解決？ int main(int argc, ch

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攝像機圖像中3D點的圖像座標（如果給出了TSAI校準）

假設您給出攝像機的TSAI校準參數（f，kappa，cx，cy，sx，rx，ry，rz，tx，ty， TZ）。如果我們在世界座標系中有一個點X，Y，Z。根據這些參數，圖像座標（u，v）是什麼？我碰到了this article並且感到困惑。 R和T似乎不是外在參數。

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如何計算兩臺攝像機之間的單應矩陣，給出每臺攝像機的固有矩陣和兩臺攝像機之間的變換矩陣？

這將如何完成？我有兩臺攝像機讓它成爲A和B。我已經在兩臺攝像機之間進行了4x4變換。我也有兩者之間的3x3內在。我如何計算3x3 homography matrix？

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如何使用Lucas-Kanade匹配結果上的RANSAC估計單應性？

在圖像匹配中，使用Matlab，我使用Lucas-Kanade算法找到了兩幅圖像的對應矢量，現在我必須使用RANSAC估計單應性矩陣。任何簡單的方法來做到這一點？提前致謝。

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足球場的同位素分佈

好吧，我正在尋找足球比賽的單應性。我到現在爲止是從模板足球場的基本上很多裁剪圖像的文件夾中讀取圖像。基本上這有中心圈和罰球線的圖像等。從文件中讀取視頻流並將其剪裁成許多較小的片段。在視頻流中的圖像內部循環，而在另一個循環中，我從文件夾中讀取圖像。現在在我通過迭代獲得的兩張圖片中，我應用了一個綠色濾鏡，因爲我假設字段爲綠色使用orb查找點然後查找匹配。現在問題是，由於球員和croud一些

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最小化在單應性矩陣

錯誤我有一個homgraphy矩陣 [h1 h2 h3 h4 h5 h6 h7 h8 h9] 我已使用上述單應性矩陣變換的點 p1 to P1。同樣 p2 to P2 p3 to P3 p4 to P4 我知道 P1-P2 = D1 P2-P3 = D2 P3-P4 = D3 之間的diffence由於單應性誤差有在D1，D2，D3小的誤差

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圖像對齊warp查看或warpAffine

我有一個3D場景中的對象的兩個圖像I1和I2。圖像之間的區別在於對象已移動。攝像機位置和校準是已知的，並且已知該對象上的幾個3D特徵點以及移動它的3D變換。我也有這些特徵點的投影。我想調整圖像。所以它看起來像我有幾個選項：我可以看看二維特徵點，並派生仿射變換做對齊。直觀地說，這看起來好像會有錯誤，因爲它不會考慮透視失真。我可以找到單應變換並使用warpPerspective進行變換。我對單應

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在Python上計算單應性

我正在嘗試使用相應的2D和3D點來設置均勻的方程組。然後解決問題。 pts2d = np.array([[1.0486, -0.3645], [-1.6851, -0.4004], [-0.9437, -0.42], [1.0682, 0.0699], [0.6077, -0.0771], [1.2543, -0.6454], [-0.2709, 0.8635], [-0.4571, -0.364