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
M1A17 分钟前
Python数据结构操作:全面解析与实践
后端·python
扑克中的黑桃A13 分钟前
Python-打印杨辉三角
python
程序员三藏1 小时前
如何使用Jmeter进行压力测试?
自动化测试·软件测试·python·测试工具·jmeter·测试用例·压力测试
carpell1 小时前
【语义分割专栏】3:Segnet原理篇
人工智能·python·深度学习·计算机视觉·语义分割
24K纯学渣1 小时前
Python编码格式化之PEP8编码规范
开发语言·ide·python·pycharm
怒视天下1 小时前
零基础玩转Python生物信息学:数据分析与算法实现
开发语言·python
zhanshuo2 小时前
Python元组黑科技:3招让数据安全暴增200%,学生管理系统实战揭秘!
python
空中湖2 小时前
免费批量图片格式转换工具
图像处理·python·程序人生
Mantanmu2 小时前
Python训练day40
人工智能·python·机器学习
天天爱吃肉82182 小时前
新能源汽车热管理核心技术解析:冬季续航提升40%的行业方案
android·python·嵌入式硬件·汽车