仿射
  • estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变。
  • getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6.
  • warpAffine():对输入图像进行仿射变换
  • estimateAffine3D:计算多个三维点对之间的最优三维仿射变换矩阵H (3行x4列)
  • transform():对输入的N维矢量进行变换,可用于进行仿射变换、图像色彩变换.
透射
  • findHomography: 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H(3行x3列) ,使用最小均方误差或者RANSAC方法 。
  • getPerspectiveTransform():计算4个二维点对之间的透射变换矩阵 H(3行x3列)
  • warpPerspective(): 对输入图像进行透射变换
  • perspectiveTransform():对二维或者三维矢量进行透射变换,也就是对输入二维坐标点或者三维坐标点进行投射变换。
  • findFundamentalMat:计算多个点对之间的基矩阵H。

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  8. OpenCV-Python 特征匹配 + 单应性查找对象 | 四十五

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  9. 相机标定:PNP基于单应面解决多点透视问题

              利用二维视野内的图像,求出三维图像在场景中的位姿,这是一个三维透视投影的反向求解问题.常用方法是PNP方法,需要已知三维点集的原始模型. 本文做了大量修改,如有不适,请移步原文:  ...

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