原创 EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem
PnP：目的：求解相機位姿，旋轉與位置 已知：相機內參矩陣，3D點和2D點 作用：AR，相機位置跟蹤等 方法有：DLT，EPnP，等 DLT參考：DLT原理 EPnP: 1.四個控制點求解（PCA） 2.3D點集用四個控制點表示的
2020-06-16 14:17:35
6
原创 多視圖幾何筆記二——從圖像恢復仿射度量性質
射影校正：消除平面的透視圖像中的射影失真，使原始平面的相似性質（角度，長度比）可測 1.射影變換八個自由度，需要四組點，相似變換4個自由度，將射影變成相似只需要規定四個自由度 2.無窮遠線 在射影變換H下，無窮遠直線爲不動直線的充
2020-06-16 14:17:35
2
原创 CVXPnPL論文筆記
CvxPnPL: A Unified Convex Solution to the Absolute Pose Estimation Problem from Point and Line Correspondences 文章提出
2020-06-16 14:17:35
4
原创 相機標定——論文筆記
投影模型 基於消失點校正：消失點是指無窮遠點在圖像的投影 一個互相垂直方向的消隱點可以提供一個方程約束 假設一個位於Z=0的平面，它的投影爲： 也就是這個投影可以看出成平面之間的單應矩陣。 現在假設在相機座標系下存在
2020-06-16 14:17:35
1
原创 sklearn學習筆記——svm
三維圖顯示 from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import make_circles import matplotlib.pyplot as
2020-06-16 14:17:35
1
原创 對rgb圖像中值濾波
img=imread('1.JPG'); img=double(img)/255; [M,N,c]=size(img); img1=zeros([M,N]); figure,subplot 121,imshow(img); img
2020-06-16 14:17:35
原创 多視圖幾何筆記一
相關變換基礎知識 2D射影幾何與變換 點線概念 一條直線兩個自由度，比如截距和梯度 一個點，兩個自由度，x和y座標 二次曲線五個自由度，五點定義一條二次曲線 射影變換 一個射影變換八個自由度，一組對應點提供兩個方程，也就
2020-06-16 14:17:35
原创 視覺詞袋模型（Bow）
BoW起始可以理解爲一種直方圖統計，開始是用於自然語言處理和信息檢索中的一種簡單的文檔表示方法。 和histogram 類似，BoW也只是統計頻率信息，並沒有序列信息。而和histogram不同的是，histogram一般統計的某
2020-06-16 14:17:35
2
原创 halcon學習二
read_image(image,'E:/circle.jpg') rgb1_to_gray(image,grayimage) threshold (grayimage, Regions, 23, 255) connection(
2020-05-25 16:43:50
原创 opencv查找連通分量和輪廓
#include <iostream> #include <iomanip> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <algorithm> #include <opencv2/imgpro
2020-05-06 19:43:58
原创 LSD論文筆記
LSD: a Line Segment Detector LSD：是一種線性複雜度的直線檢測器，對不同類型圖片其都不需要調參 主要是利用圖像的梯度和level_line;對於圖像的旋轉，檢測效果一樣但是起始點不一樣 算法：首先是
2020-04-19 05:53:26
1
原创 C++ 函數學習筆記
函數參數引用傳遞，可以實現雙向傳遞 # include<iostream> using namespace std; void swap(int& a, int& b) { int temp = a; a = b; b =
2020-04-19 05:53:26
原创 單應估計矩陣-PFnet論文筆記
https://www.paperswithcode.com/paper/rethinking-planar-homography-estimation-using#code
2020-03-11 00:48:42
原创 單應矩陣——論文解讀
檢測特徵點 imgA=rgb2gray(imread('adamA.png')); kpA=detectSURFFeatures(imgA); %theta=30/180*pi; %H1=[cos(theta),-sin(thet
2020-03-02 16:20:49
原创 python基礎
a='jhzlkmm' b='mjhgc' #set將字符串變爲幾何，求集合交集/並 print(set(b)&set(a)) print(set(b)|set(a)) #字典{key:value} d1={'name':'wan
2020-03-02 16:20:49