Homest

Uma biblioteca C / C ++ para estimativa de homografia robusta e não linear
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Homest Classificação e resumo

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  • Rating:
  • Licença:
  • GPL
  • Preço:
  • FREE
  • Nome do editor:
  • Manolis Lourakis
  • Site do editor:
  • http://www.ics.forth.gr/~lourakis/sba/

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Homest Descrição

Uma biblioteca C / C ++ para estimativa de homografia robusta e não linear Homest é uma biblioteca C / C ++ para estimativa de homografia que é distribuída sob a Licença Pública Geral GNU (GPL). Uma homografia (às vezes também chamada de colineação) é um avião geral para planos de transformação projetiva cuja estimativa de recursos de imagem correspondentes é muitas vezes necessária em várias tarefas de visão. Uma homografia tem oito graus de liberdade e é representado por uma matriz 3x3 homogénea não singular. Implementa uma técnica para estimativa de homografia robusta não linear, de recursos de ponto de imagem correspondentes. Essa técnica calcula uma estimativa de homografia que minimiza uma função de custo apropriada definida em pontos de correspondência (atualmente qualquer erro de transferência não simétrica, erro de transferência simétrica, erro de transferência do Sampson ou erro de reproposição) e inclui técnicas de regressão robustas para lidar com outliers.apart de plenamente projetivo ( Ou seja, 8 DOF) Homografias, a Homest também pode estimar os homografias afins cuja terceira linha é fixada a e, assim, depender de 6 parâmetros. Uma afunda homografia é uma boa aproximação do movimento de imagem quando uma grande lente de comprimento focal é empregada ou quando o ponto corresponde a ser usado para estimar a origem de uma pequena área de imagem. Nesses casos, a estimativa de uma homografia afiada pode ser mais estável em comparação com a estimativa de uma homografia totalmente projetiva. Ao estimar as empresas afins, o terceiro passo do algoritmo descrito acima é omitido, já que para eles, o erro algébrico é igual ao geométrico. O que há de novo nesta versão: · Este lançamento tem a capacidade de estimar os antogramas afins, além de totalmente projetivos. · Uma interface Matlab Mex foi adicionada.


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