matrix=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

时间: 2024-02-19 13:36:09 浏览: 95
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Perspective切换

这段代码是使用OpenCV库中的getPerspectiveTransform函数来计算透视变换矩阵。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。
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def four_point_transform(image, pts): # obtain a consistent order of the points and unpack them # individually rect = order_points(pts) (tl, tr, br, bl) = rect # compute the width of the new image, which will be the # maximum distance between bottom-right and bottom-left # x-coordiates or the top-right and top-left x-coordinates widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2)) widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2)) maxWidth = max(int(widthA), int(widthB)) # compute the height of the new image, which will be the # maximum distance between the top-right and bottom-right # y-coordinates or the top-left and bottom-left y-coordinates heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2)) heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2)) maxHeight = max(int(heightA), int(heightB)) # now that we have the dimensions of the new image, construct # the set of destination points to obtain a "birds eye view", # (i.e. top-down view) of the image, again specifying points # in the top-left, top-right, bottom-right, and bottom-left # order dst = np.array([ [0, 0], [maxWidth - 1, 0], [maxWidth - 1, maxHeight - 1], [0, maxHeight - 1]], dtype = "float32") # compute the perspective transform matrix and then apply it M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst) warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight)) # return the warped image return warped

1. 对四个顶点进行排序，以确保它们按照左上、右上、右下、左下的顺序排列； 2. 计算新图像的宽度和高度，分别为原四边形区域的最大宽度和最大高度； 3. 构造目标顶点集合，将它们指定为矩形的左上、右上、右下、...

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)怎么输出这段代码中通过ransac算法优化的结果

在这段代码中，cv2.findHomography函数返回的M矩阵即为通过RANSAC算法优化后的单应性矩阵。M矩阵是一个3x3的矩阵，它将第一个图像中的像素坐标映射到第二个图像中的像素坐标。如果你想输出这个矩阵，可以使用以下...

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

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left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数，已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为（670，252）和（744，326），不要代码，请直接告诉我三维坐标和两个三维坐标之间距离

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F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.USAC_MAGSAC, 0.15, 0.9999, 20000) # 打印基础矩阵 print("Fundamental matrix:") print(F) 在这个例子中，我们使用SIFT检测器检测关键点和描述符，...

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