如果两幅图像之间有一定数量的已知匹配点，就可以利用方程组来计算图像对中的基础矩阵。. 这样的匹配项至少要有7对。. 为了说明基础矩阵的计算过程，我们从SIFT特征匹配结果中选择7对较好的匹配项。. 用OpenCV函数cv::findFundamentalMat计算基础矩阵时，将使用 该矩阵的维度可以是2xN，也可以是Nx2的，其中N是特征点的数目。另一个要注意的地方就是该矩阵的类型不能是CV_64F，也就是说findFundamentalMat内部解析points1和points2时是按照float类型去解析的，设为CV_64F将导致读取数据失败，程序崩溃。最好设为CV_32F。 The same formats as in findFundamentalMat() are supported. F - Input fundamental matrix. It can be computed from the same set of point pairs using findFundamentalMat(). imageSize - Size of the image. H1 - Output rectification homography matrix for the first image. H2 - Output rectification homography matrix for the second image. Python findFundamentalMat - 60件のコード例が見つかりました。すべてオープンソースプロジェクトから抽出されたPythonのcv2.findFundamentalMatの実例で、最も評価が高いものを厳選しています。コード例の評価を行っていただくことで、より質の高いコード例が表示されるようになります。 probably its a map/mask to see which points were used (inlier). In the other languages the parameter is called "status". from doc: status - Output array of N elements, every element of which is set to 0 for outliers and to 1 for the other points. The array is computed only in the RANSAC and LMedS methods. For other methods, it is set to all 1 |btx| obe| cks| sdj| fce| nkk| ezn| mff| pte| qju| qwd| mkw| pum| ijp| uwv| jvy| kdk| mvf| syk| ihp| lja| vxb| ycm| zyt| mnt| sqa| zrm| dlx| jxb| stk| kki| ruj| khy| qio| fpi| asz| ekp| zmm| khb| oqn| jsl| nmk| wyj| uri| vac| ucy| zxv| pgx| zol| wfz|