此函数使用 DLT、RANSAC 和 Lev-Mar 优化估计两个图像之间的 2D-2D 投影单应性。 函数调用格式如下： [h wim] = homography(im1, im2); 在哪里 im1 -> 第一张图片im2 -> 第二张图片h -> 返回的单应矩阵wim -> im1 wrt im2 的变形版本

SIFT 源自下载的二进制代码“siftDemoV4.rar”。

目标 在本章节中，我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么？我们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，我们使用了另一个trainImage，也找到了该图像中的特征，并且找到了其中的最佳匹配。简而言之，我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置。此信息足以在trainImage上准确找到对象。 为此，我们可以使用calib3d模块中的函数，即cv.findHomography()。如果我们从两个图像中传递点集，它将找到该对象的透视变换。然后，我们可以使用cv.perspec

为了提高用户对增强现实（AR）技术的满意度和服务的准确性，获取用户的准确位置很重要。 查找室外位置的常用技术是全球定位系统（GPS），室内精度较低。 因此，通过比较有关无线保真（Wi-Fi）的接入点（AP）信号的接收电平或使用蓝牙低功耗（BLE）标签来测量室内位置。 但是，Wi-Fi和蓝牙需要额外的硬件安装。 在本文中，所提出的估计用户位置的方法使用室内图像和室内坐标图，而无需额外的硬件安装。 室内图像具有从固定对象提取的几个特征点。 通过将特征点与用户图像的特征点进行匹配，我们可以通过从用户图像中获取六个或更多像素坐标并使用透视投影公式求解解决方案来获得用户在室内地图上的位置。 实验结果表明，仅使用软件即可在室内环境中更准确地获得用户位置，而无需额外安装硬件。

针对图像拼接技术进行全景图像融合时出现瑕疵、畸变且不能保护图像内容的现象，提出了一种基于单应性矩阵和内容保护变形的图像拼接算法。首先选用单应性矩阵模型给定种子特征点，递增地对其相邻特征点进行分组；然后使用较合适的阈值进行分组得到尽可能多的特征点；最后通过内容保护变形算法来解决由单应性矩阵产生图像的内容发生变化的现象，使拼接后的图像不会出现物体畸变、瑕疵的现象。实验表明，该算法解决了在光照条件下出现模糊、图像内容发生变化的现象，有效地提高了图像配准的效率，能够达到无缝拼接、无视差的全景效果图。

本资源是凸优化大作业代码，任务是完成mv子视角的帧间预测，使用了十一种方法，每种都有代码，整体为运动估计三种（穷尽块匹配+三步搜索法+分层快匹配法），光流估计，单应性矩阵三个大类，再相互组合。数据集因为上传大小缘故只传了几个序列

本资源是Ｈａｒｒ特征，单应性矩阵，SIFT特征提取的专业讲解PPT。可关注博主，里面有详细的讲解，同时，为了提高可读性，PPT设置为了可编辑模式，解压即可编辑。

三维旋转拼接matlab代码该任务的目标是实施稳健的单应性和基本矩阵估计 记录通过2D或3D投影变换分隔的图像对。 1对图像拼接 第一步是编写代码以将一对图像拼接在一起。 对于这一部分，您将继续工作 与以下一对（单击图像以下载高分辨率版本）： 1.加载两个图像，将其转换为两倍和灰度。 2.在两个图像中检测特征点。 您可以使用哈里斯拐角检测器代码harris.m 提供或您作为HW 2的一部分开发的Blob检测器。 3.提取两个图像中每个关键点周围的局部邻域，然后简单地通过以下方式形成描述符 将每个邻域中的像素值“展平”为一维向量。 试用dif- 不同的邻域大小，以查看哪种方法效果最好。 如果您使用的是拉普拉斯探测器，请使用 检测到的特征比例尺来定义邻域比例尺。 4.计算一个图像中每个描述符和另一图像中每个描述符之间的距离。 你 可以使用为快速计算欧几里得距离提供的dist2.m。 或者，进行实验 计算归一化相关性，或将所有描述符归一化后的欧几里得距离 零均值和单位标准偏差。 （可选）随时尝试使用SIFT描述符。 我们提供的脚本sift.m包含一些用于计算SIFT描述符的基本代码 圆形区域

为避免传统的基于图像雅克比矩阵视觉伺服控制方法中深度信息的求取，克服机械手末端仅限于做微小运动的约束，设计了基于单应性矩阵分解的视觉控制器．根据对摄像机在不同时刻对同一平面所成图像间的单应性矩阵的分解，并通过中间图像插值筛选方法，确定其视觉控制器参数．最后，以Puma560机器人为例在Matlab／Simulink环境下进行系统仿真，其结果验证了该方法的有效性．

用于图像变换过程提取单应性矩阵,xue xi guochengzhong