求解3、4、6自由度仿射变换矩阵

说明:一开始将目光放在了opencv上,发现只有4、6自由度的仿射变换求解,后来发现skimage十分强大。

注:美中不足的是,skimage的实现没有RANSAC。

function:skimage.transform.estimate_transform()

ttype='euclidean',3自由度

ttype='similarity',4自由度

ttype='similarity',6自由度

具体使用请看官网以及source code.skimage.transform --- skimage 0.22.0 documentation (scikit-image.org)https://scikit-image.org/docs/stable/api/skimage.transform.html#skimage.transform.estimate_transform

相关推荐
禁默10 小时前
第四届图像处理、计算机视觉与机器学习国际学术会议(ICICML 2025)
图像处理·机器学习·计算机视觉
咋吃都不胖lyh11 小时前
比较两个excel文件的指定列是否一致
爬虫·python·pandas
唯道行11 小时前
计算机图形学·9 几何学
人工智能·线性代数·计算机视觉·矩阵·几何学·计算机图形学
AndrewHZ11 小时前
【图像处理基石】什么是alpha matting?
图像处理·人工智能·计算机视觉·matting·发丝分割·trimap·人像模式
0小豆011 小时前
【系列开篇】从零构建智能字幕校准系统:一个AI+微服务的完整实战之旅
spring boot·python·nlp·微服务架构·实战项目·spacy·ai算法
周杰伦_Jay12 小时前
【主流开发语言深度对比】Python/Go/Java/JS/Rust/C++评测
开发语言·python·golang
盈电智控12 小时前
体力劳动反而更难被AI取代?物联网科技如何守护最后的劳动阵地
开发语言·人工智能·python
隔壁阿布都12 小时前
Spring Boot中的Optional如何使用
开发语言·spring boot·python
谢景行^顾12 小时前
深度学习--激活函数
人工智能·python·机器学习
三千院本院13 小时前
LlaMA_Factory实战微调Qwen-LLM大模型
人工智能·python·深度学习·llama