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利用MATLAB计算两张图片间的单应性矩阵

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简介：
本简介探讨如何运用MATLAB软件计算两张图像之间的单应性矩阵，通过该技术可以实现图像匹配与识别中的关键变换。 主要是计算两个图形平面间的点对应关系，即单应性矩阵，并通过MATLAB实现。SelectPoint.m文件的主要功能是在两张图片中各选取四个点，然后将这些点保存在H.mat文件中。运行完这个程序后可以直接运行testH.m文件进行测试。

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  • 利用MATLAB计算两张图片间的单应性矩阵
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    本简介探讨如何运用MATLAB软件计算两张图像之间的单应性矩阵，通过该技术可以实现图像匹配与识别中的关键变换。 主要是计算两个图形平面间的点对应关系，即单应性矩阵，并通过MATLAB实现。SelectPoint.m文件的主要功能是在两张图片中各选取四个点，然后将这些点保存在H.mat文件中。运行完这个程序后可以直接运行testH.m文件进行测试。
     
  • WPSNR：计算两张图片间的WPSNR值-MATLAB实现
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    本文介绍了如何使用MATLAB编程计算两幅图像之间的WPSNR（Weighted Peak Signal to Noise Ratio）值，提供详细的代码和理论解释。 此函数用于计算两个图像之间的WPSNR（加权峰值信噪比），结果以分贝(dB)为单位表示。该过程采用对比敏感度函数(CSF)对误差图的空间频率进行加权处理，使用方法是：WPSNR(A,B)。
     
  • 基于两张图像中特征点对计算单应矩阵或变换矩阵（多视角几何）
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    本研究专注于通过分析两张不同视角拍摄的图像中的关键特征点来精确计算单应性矩阵和各类变换矩阵，为计算机视觉领域中的图像配准、物体识别与三维重建提供技术支持。 根据两张图片中的特征点对求解单应矩阵（或变换矩阵）——多视图几何！基于OpenCV的C++源码实现。
     
  • 利用Warshall算法计算图的可达性矩阵
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    本文介绍了如何运用Warshall算法来计算有向图的可达性矩阵，阐述了该算法的基本原理及其在解决复杂网络问题中的应用价值。 使用Warshall算法在C++中求解图的可达性矩阵。
     
  • 利用多单应性矩阵进行图像拼接
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    本研究探讨了通过运用多单应性矩阵技术提高图像拼接精确度的方法，旨在解决传统算法在复杂场景下的局限性。 该文件包含了Adaptive as-natural-as-possible image stitching论文以及As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT这两种较为经典的图像拼接方法。具体包含的算法有ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比和图像融合等。 具体过程如下： 1. 利用sift算法提取特征点。 2. 使用ransac multi-gs算法求取单应性矩阵H。 3. 采用moving DLT方法求得参考图的变形情况。 4. 根据线性单应性矩阵H_linear计算网格化后的局部单应性矩阵。 5. 进行图像融合及拼接。
     
  • 计算单张图片和两张图片组合的信息熵-MATLAB代码
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    本项目使用MATLAB编写，旨在计算单张图像及其与另一图像组合后信息熵的变化情况。通过量化图像的信息量，分析不同图像间的视觉信息差异及结合效果。 使用MATLAB软件计算一幅图像的信息熵以及两幅图像之间的联合熵。
     
  • 【GUI应用】利用Matlab开发矩阵计算器.md
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    本Markdown文档详细介绍了如何使用MATLAB开发一个简易矩阵计算器的应用程序，涵盖GUI设计与实现、矩阵运算功能集成等内容。适合希望用MATLAB进行图形化编程和数学计算的学习者参考。 使用Matlab实现的GUI应用可以创建一个矩阵计算器。用户可以通过图形界面输入或选择矩阵，并执行各种数学操作如加法、减法、乘法和求逆等。这样的工具能够帮助学习者更好地理解和掌握线性代数中的概念与算法，同时也为需要频繁处理矩阵数据的研究人员提供便利。
     
  • 图像变换查找器：此函数确定两张图片之间的变换矩阵 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供一个函数，用于计算两张图像间的几何变换矩阵。通过分析对应点，该工具能准确识别平移、旋转和缩放等变换，便于图像处理与匹配任务。 目的：该函数的目的是找到两张图片之间的变换矩阵。 运作方式： 1. 函数首先检测两张图片中的所有“角”。 2. 然后估计这两张图片之间的变换矩阵。 输入参数： - pic1: 第一个 JPEG 图像 - pic2: 第二个 JPEG 图像 输出结果： - pts1：pic1 上的角点 - pts2：pic2 上的角点 - tform：从 pic1 到 pic2 的变换矩阵 注释： 图像应为同一对象，以便变换矩阵有意义。此外，请不要过于苛刻地评论，这是作者的第一个计算机视觉工具箱功能和第一个并行计算工具箱函数。需要注意的是，在没有并行计算的情况下，可以去掉 spmd 构造但保留相关语句，并且需要将 pts1 = points1{1} 和 pts2 = poi 的获取方式调整为非并行版本的方式处理。
     
  • 基于刚性的3D变换算法（利用空间三对及以上点计算两坐标系间的变换矩阵，Python/MATLAB）
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    本项目介绍了一种基于刚性变换的空间三维配准方法，通过至少三对对应点来精确求解两个坐标系统之间的旋转和平移参数。采用Python或MATLAB实现算法，适用于多种应用场景的数据处理与分析任务。 在两个坐标系下求取三个或更多相同点的转换关系，并提供Python和MATLAB版本的实现方法。
     
  • 利用MATLAB计算矩阵特征值
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    本教程介绍如何使用MATLAB软件高效地计算各类矩阵的特征值，涵盖基本函数与高级技巧。适合初学者和进阶用户参考学习。 MATLAB求解矩阵特征值的部分源码如下： ```matlab clear; clc; A1 = [1 5 3 1/3 1/5 1 1 1/3 1/3 1 1 1/3 3 3 3 1]; A2 = [1 1/2 1/5 2 1 1/3 5 3 1]; ```