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matlab如何敲代码-Image_Rectification:在MATLAB上进行仿射和度量图像校正的演示
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2021-05-23
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matlab如何敲代码从图像中恢复仿射和度量属性 仿射校正: 在此任务中,我们找到了可以对图像进行仿射校正的变换,一旦找到,便应用该变换来扭曲所需的图像。 整个想法是找到这样的变换,使得无穷大I,e,[0 0 1] T处的线被映射回到其在世界平面中的原始位置。 校正后,所有仿射属性都可以在输出图像中看到,几乎没有这样的属性是保留点,直线和平面,因此在世界平面上平行的所有平行线集合在图像中也保持平行。 它可能不必保留相对于一对线的角度或相对于给定点对的距离,但可以保留成像的距离和角度与世界距离和角度的比率。 ###算法: 首先,我们尝试在成像平面上找到一对平行线,以找到无穷远处的线。 由于无穷远处的线从其规范位置移动到成像平面上的有限位置,因此第一步将使该线回到其原始规范位置。 可以注意到,由于我们保留了18的位置,因此可以在第三平面上测量上图中显示的第一平面的仿射特性。 现在,我们找到了将l1变换为其规范位置[0 0 1] T的投影变换矩阵 找到后,我们可以将此变换应用于图像的每个点,以仿射校正整个图像。 ###结论: 尽管仿射校正可能不允许我们执行某些基本的查看操作,但是该算法在纠正
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Image_Rectification-master.zip (69个子文件)
Image_Rectification-master
.gitattributes 378B
run_rectification.m 734B
metric_rect1.m 2KB
affine_rect.m 2KB
ReadMe.md 6KB
conicfit.m 416B
.gitignore 649B
Sample_Results
img21_aff.jpg 56KB
img20.jpg 37KB
img7.gif 219KB
img10_metric.jpg 18KB
img23_aff.jpg 107KB
img16_aff.jpg 63KB
img9_aff.jpg 58KB
img16.JPG 38KB
img23.jpg 640KB
img18.jpg 9KB
img18_met.jpg 58KB
img3.jpg 5.14MB
img20_met.jpg 61KB
img23_met.jpg 73KB
img17_aff.jpg 87KB
img1_met.jpg 69KB
img19.jpg 6KB
img2_aff.jpg 106KB
img8_metric.jpg 29KB
img9.JPG 136KB
img11_met.jpg 54KB
img12.jpg 44KB
img2_met.jpg 64KB
img7_metric.jpg 77KB
img10.JPG 146KB
img4.jpg 1.5MB
img20_aff.jpg 66KB
img6.jpg 13KB
img13.jpg 25KB
img8_aff.jpg 12KB
img8.jpg 27KB
img6_met.jpg 85KB
img10_aff.jpg 98KB
img21_met.jpg 32KB
img19_aff.jpg 48KB
img3_met.jpg 110KB
img7_aff.jpg 96KB
img13_aff.jpg 57KB
img21.jpg 12KB
img5.jpg 1.67MB
img14_aff.jpg 44KB
img1.jpg 2.21MB
img1_aff.jpg 98KB
img10_met.jpg 79KB
img16_met.jpg 83KB
img22.jpg 226KB
img2.jpg 2.45MB
img6_aff.jpg 47KB
img7_met.jpg 94KB
img12_aff.jpg 34KB
img3_aff.jpg 104KB
img11.jpg 42KB
img18_aff.jpg 49KB
img11_metric.jpg 35KB
img9_metric.jpg 16KB
img18_metric.jpg 19KB
img15_aff.jpg 31KB
img22_aff.jpg 34KB
img11_aff.jpg 51KB
img17.jpg 1.8MB
img15.jpg 272KB
img14.png 100KB
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