Python cucim.skimage.transform.ProjectiveTransform.estimate用法及代碼示例

用法: estimate(src, dst)

從一組對應點估計變換。

您可以使用總least-squares 方法確定過、井和under-determined 參數。

源坐標和目標坐標的數量必須匹配。

轉換定義為：

X = (a0*x + a1*y + a2) / (c0*x + c1*y + 1)
Y = (b0*x + b1*y + b2) / (c0*x + c1*y + 1)

這些方程可以轉換為以下形式：

0 = a0*x + a1*y + a2 - c0*x*X - c1*y*X - X
0 = b0*x + b1*y + b2 - c0*x*Y - c1*y*Y - Y

每組對應點都存在，所以我們有一組 N * 2 個方程。係數呈線性出現，因此我們可以寫成 A x = 0，其中：

A   = [[x y 1 0 0 0 -x*X -y*X -X]
       [0 0 0 x y 1 -x*Y -y*Y -Y]
        ...
        ...
      ]
x.T = [a0 a1 a2 b0 b1 b2 c0 c1 c3]

在總least-squares 的情況下，這個齊次方程組的解是 A 的右奇異向量，它對應於由係數 c3 規範的最小奇異值。

在仿射變換的情況下，係數 c0 和 c1 為 0。因此方程組為：

A   = [[x y 1 0 0 0 -X]
       [0 0 0 x y 1 -Y]
        ...
        ...
      ]
x.T = [a0 a1 a2 b0 b1 b2 c3]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cucim.skimage.transform.ProjectiveTransform.estimate。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。