仿射變換OpenCV實現的最小二乘優化

2021-08-13 22:06:29 字數 585 閱讀 1429

// opencv中關於仿射變換的實現**：


cv::mat cv::getaffinetransform( const point2f src, const point2f dst )


solve( a, b, x );


return m;


}
本函式只接受三個點的仿射變換，並不能處理樣本點超過三個點、需要用最小二乘來找最接近的仿射變換的方式，所以筆者修改了本函式的實現，重新定義了乙個如下：

// 仿射變換模型，線性回歸，正規方程求解引數矩陣的方法


cv::mat mygetaffinetransform(const cv::point2f src, const cv::point2f dst, int m)


cv::mat_ f = (x.t()*x).inv()*(x.t()*y);


// cout << f << endl;


return f.t();


}
本實現是基於最小二乘的正規矩陣方法求解。正好與之前的一篇機器學習的文章呼應。可以參考：機器學習（四）正規方程求解線性回歸問題、正規方法與梯度法的優劣

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