OpenCV 4.13.0
Open Source Computer Vision
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🤖 AIによる機械翻訳(非公式) — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス(英語)を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版(原文) を参照してください。
コンディショニング

詳細説明

関数

void cv::sfm::applyTransformationToPoints (InputArray points, InputArray T, OutputArray transformed_points)
 点に変換を適用する。
 
void cv::sfm::isotropicPreconditionerFromPoints (InputArray points, OutputArray T)
 点の条件付け(等方的)。
 
void cv::sfm::normalizeIsotropicPoints (InputArray points, OutputArray normalized_points, OutputArray T)
 この関数は点を正規化する。(等方的)。
 
void cv::sfm::normalizePoints (InputArray points, OutputArray normalized_points, OutputArray T)
 この関数は点を正規化する(非等方的)。
 
void cv::sfm::preconditionerFromPoints (InputArray points, OutputArray T)
 

関数詳解

◆ applyTransformationToPoints()

void cv::sfm::applyTransformationToPoints ( InputArray points,
InputArray T,
OutputArray transformed_points )

#include <opencv2/sfm/conditioning.hpp>

点に変換を適用する。

引数
pointsN次元点の入力ベクトル。
T\(x = T*X\) を満たす入力の3x3変換行列。ここで \(X\) は変換する点、\(x\) は変換後の点である。
transformed_pointsN次元の変換後の点を格納する出力ベクトル。

◆ isotropicPreconditionerFromPoints()

void cv::sfm::isotropicPreconditionerFromPoints ( InputArray points,
OutputArray T )

#include <opencv2/sfm/conditioning.hpp>

点の条件付け(等方的)。

引数
pointsN次元点の入力ベクトル。
T出力の3x3変換行列。

各座標方向が等しくスケーリングされ、重心が原点に移動して平均重心が \((1,1,1)^T\) となるような変換行列を計算する。
参考文献: [120] 4.4.4 pag.107。

◆ normalizeIsotropicPoints()

void cv::sfm::normalizeIsotropicPoints ( InputArray points,
OutputArray normalized_points,
OutputArray T )

#include <opencv2/sfm/conditioning.hpp>

この関数は点を正規化する。(等方的)。

引数
pointsN次元点の入力ベクトル。
normalized_points同じN次元の点だが、平均が0、平均ノルムが \(\sqrt{2}\) となるように変換した出力ベクトル。
T\(x = T*X\) を満たす出力の3x3変換行列。ここで \(X\) は正規化する点、\(x\) は正規化後の点である。

applyTransformationToPoints を適用する前にスケーリング行列を取得するため、内部で preconditionerFromPoints を呼び出す。この処理は、結果を最適とみなすために DLT アルゴリズムを適用する前の不可欠なステップである。
参考文献: [120] 4.4.4 pag.107。

◆ normalizePoints()

void cv::sfm::normalizePoints ( InputArray points,
OutputArray normalized_points,
OutputArray T )

#include <opencv2/sfm/conditioning.hpp>

この関数は点を正規化する(非等方的)。

引数
pointsN次元点の入力ベクトル。
normalized_points同じN次元の点だが、平均が0、平均ノルムが \(\sqrt{2}\) となるように変換した出力ベクトル。
T\(x = T*X\) を満たす出力の3x3変換行列。ここで \(X\) は正規化する点、\(x\) は正規化後の点である。

applyTransformationToPoints を適用する前にスケーリング行列を取得するため、内部で preconditionerFromPoints を呼び出す。この処理は、結果を最適とみなすために DLT アルゴリズムを適用する前の不可欠なステップである。
参考文献: [120] 4.4.4 pag.109

◆ preconditionerFromPoints()

void cv::sfm::preconditionerFromPoints ( InputArray points,
OutputArray T )

#include <opencv2/sfm/conditioning.hpp>

点の条件付け(非等方的)。

引数
pointsN次元点の入力ベクトル。
T出力の3x3変換行列。

点群の2つの主モーメントが1に等しくなるような変換行列を計算し、原点を中心に半径1のほぼ対称な円形の点群を形成する。
参考文献: [120] 4.4.4 pag.109