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python图像处理第三章所有代码,本章讲解图像之间的变换,以及一些计算变换的实用方法。这些变换可以用于图像 扭曲变形和图像配准。最后,我们将会介绍一个自动创建全景图像的例子。

1.查阅学习了pca主成分分析和svd矩阵奇异值分解的原理；2.打印棋盘纸用GML软件对相机进行了标定；3.利用标定好的相机矩阵结合前面所学的sift算法和rasic算法对相机的姿态进行估计。

计算三维重建的方法称为SfM（StructurefromMotion）.\假设计算机已经标定，计算重建的部分可以分为下面四个步骤：\（1）、检测特征点，然后在两幅图间进行特征点匹配。\（2）、有匹配算出基础矩阵。\（3）、由基础矩阵计算照相机矩阵。\（4）、三角剖分这些三维点。

python图像处理第一章所有代码，本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的 基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。

（1）矩阵A拟上三角化 对于实矩阵A 做相似变换化为拟上三角阵，运用相关算法对A进行变换得到拟上三角阵，并存储在A中。 （2）拟上三角阵的QR分解 运用QR分解法对矩阵A进行QR分解，得到Q和R并且最终验证R* Q为一个拟上三角阵。 (3) 带双步位移的QR方法求A的特征值 通过带双步位移的QR方法