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这对我来说真是一团糟,我很难尝试解决这个问题。我想在 Python 中将 cv2.estimateRigitTransform 方法与 numpy 数组一起使用,但我找不到任何示例或其他内容来解释所需的 src 和 dst numpy 数组的格式。
有人可以给我发送一个可以使用此方法的这 2 个数组的小示例吗?我拥有所有数据(当然是二维的),但找不到如何在 numpy 数组中塑造它。
请帮帮我。谢谢!
最佳答案
这是一个尝试对齐两组随机 10 点的基本示例
import numpy as np
import cv2
shape = (1, 10, 2) # Needs to be a 3D array
source = np.random.randint(0, 100, shape).astype(np.int)
target = source + np.array([1, 0]).astype(np.int)
transformation = cv2.estimateRigidTransform(source, target, False)
关于python - python 中的 Opencv 2.4.3 estimateRigidTransform,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15779620/
cv2.estimateRigidTransform 所需的最小点数是多少? 据我所知,fullAffine=False 它有 4 个自由度,所以 2 个点就足够了。 但是: 使用 2 个 numpy
我已经从 3.4 升级到 4.0,cv2 缺少 estimateRigidTransform 函数。文档显示它仍然存在于 C++ 库中,但不在 cv2 中。它是否已重命名,或者我在构建它时是否遗漏了一
我在 python 中使用 OpenCV。该文件是杀了我。如何正确使用 estimateRigidTransform? 我正在尝试提取两个图像之间的相似性变换,所以我假设我不能使用 findHomog
下面链接中的示例使用的是 findHomography得到两组点之间的转换。我想限制转换中使用的自由度所以想替换 findHomography与 estimateRigidTransform . ht
我将 estimateRigidTransform 与大约两个 100 点的向量一起使用,并且工作正常。但不知何故 getAffineTransform 不起作用。 我知道 findHomograph
我正在使用 OpenCV 进行视频稳定项目,我有一个 CPU 实现在工作,但性能需要改进,所以我试图将大部分处理转移到 GPU。 当前的实现主要使用这四个 OpenCV 函数: cv::goodFea
这对我来说真是一团糟,我很难尝试解决这个问题。我想在 Python 中将 cv2.estimateRigitTransform 方法与 numpy 数组一起使用,但我找不到任何示例或其他内容来解释所需
我尝试在图像中转换两组点。为此,我使用了 OpenCV 的函数 estimateRigidTransform()。使用生成的单应矩阵(包含旋转矩阵和平移 vector ),我使用 OpenCV 的函数
我目前有两个匹配点集内置到 float32 的 numpy 数组中: points1 = [[ 346.70220947 9076.38476562] [ 922.99554443 9096
我是一名优秀的程序员,十分优秀!