M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight)) self.__point_limit(new_right_point) self.__point_limit(heigth_point) self.__point_limit(left_point)

时间: 2023-04-07 20:02:58 浏览: 164
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mPTS.rar_M序列 pts_ccdf pts_mpts ofdm_papr放大器_pts PAPR

这是一个关于OpenCV图像处理的问题，我可以回答。这段代码的作用是进行仿射变换，将原始图像oldimg根据变换矩阵M进行变换，得到新的图像dst。pts1和pts2是原始图像和目标图像中对应的三个点的坐标，用于计算变换矩阵M。__point_limit是一个私有方法，用于限制点的坐标在图像范围内。
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pts2 = np.float32([left_point, heigth_point, new_right_point]) # 包含三点的数组，转换为32 pts1 = np.float32([left_point, heigth_point, right_point]) M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight))

这是一行Python代码，其中np.float32是一个NumPy库中的函数，用于将输入的参数转换为32位浮点数类型。方括号中的[left_point, heigth_point, new_right_point]是一个...最终，这行代码将这三个点转换为NumPy数组pts2。

H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

这是一个关于计算机视觉...其中，src_pts 和 dst_pts 分别是源图像和目标图像中的特征点坐标，cv2.RANSAC 是一种随机抽样一致性算法，用于去除异常值，5.0 是阈值参数。最终返回的 H 和 mask 分别是单应性矩阵和掩码。

解释一下cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)

cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)是OpenCV中的一个函数，用于计算从三个点的原始坐标到目标坐标的仿射变换矩阵。其中pts1是原始坐标的三个点的坐标，pts2是目标坐标的三个点的坐标。该函数返回一个2x3的仿射变换...

M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) matchesMask = mask.ravel().tolist()

该函数将源图像中的特征点(src_pts)与目标图像中的特征点(dst_pts)进行匹配，并返回一个变换矩阵M，以及一个掩码mask，用于标记哪些匹配是有效的。在这个代码中，使用了RANSAC算法进行鲁棒性估计，5.0是阈值参数。...

success, rvec, tvec = cv2.solvePnP(pts1, pts2, K, dist_coefs)

具体来说，它解决了以下问题：给定一组在图像上的点（pts1），以及这些点对应的在3D空间中的点（pts2），求出相机的旋转向量（rvec）和平移向量（tvec），以及用于校正畸变的相机畸变参数（dist_coefs）。...

retval, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, src_pts, dst_pts, K)代码中的K是什么

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 计算基础矩阵 F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.USAC_MAGSAC, 0.15, 0.9999, 20000) # 计算本质矩阵 E = ...

matrix=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

其中，pts1和pts2分别是源图像和目标图像上的四个点的坐标，用于描述透视变换的映射关系。函数返回的是一个3x3的透视变换矩阵，可以使用cv2.warpPerspective函数将源图像进行透视变换，使其与目标图像对齐。

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 画出特征点连线图 matchesMask = mask.ravel().tolist() h...

可视化界面is_inside = cv2.pointPolygonTest(pts, center_xy, False) >= 0

其中，pts表示多边形的顶点坐标，center_xy表示待判断的点的坐标，False表示不需要考虑多边形的旋转角度。函数返回值大于等于0表示待判断的点在多边形内部，小于0表示在多边形外部，等于0表示在多边形边界上。这个...

src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) outImg1 = None outImg1 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, goodMatchePoints, outImg1, matchColor=(255, 0, 0),flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) cv2.imshow('outImg1',outImg1)出现错误TypeError: Required argument 'matches1to2' (pos 5) not found

dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) outImg1 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, ...

检查改进代码：import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('qiao1.jpg') img2 = cv2.imread('qiao2.jpg') # 转为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 100, 0.01, 10) # 将特征点转为整数 corners1 = corners1.astype(int) corners2 = corners2.astype(int) # 进行暴力匹配 matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = matcher.match(gray1, gray2) # 根据距离排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前10个最佳匹配 matches = matches[:10] # 绘制匹配点连线图 matched_img = cv2.drawMatches(img1, corners1, img2, corners2, matches, None) cv2.imshow('Matched', matched_img) cv2.waitKey(0) # 进行图像拼接 src_pts = np.float32([corners1[m.queryIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([corners2[m.trainIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0)

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 绘制特征点位置和方向 img1_kp = cv2.drawKeypoints(img1, ...

pts = cv2.perspectiveTransform(pts, matrix)存在错误

如果 pts 是一个 numpy 数组，那么 cv2.perspectiveTransform() 函数可以用来将给定的一组点通过透视变换矩阵 matrix 进行转换。常见的错误可能包括： 1. pts 格式错误： pts 应该是一个形状为 (n,1,2)...

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果...

gh, status = cv2.findHomography(match_pts2, match_pts1, cv2.RANSAC, ransac_threshold, maxIters=max_iteration)

这是一个计算机视觉方面的问题...其中，match_pts1和match_pts2是两个图像中的匹配点，cv2.RANSAC是一种随机抽样一致性算法，用于去除错误匹配点，ransac_threshold是RANSAC算法的阈值，max_iteration是最大迭代次数。
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