Используйте фундаментальную матрицу для вычисления перевода координат с использованием OpenCV

Я пытаюсь вычислить соответствие координат нескольких точек между двумя изображениями. У меня есть группа точек, чьи соответствия известны, я использую их с ...

) можно перейти к приведению матрицы в уменьшенную форму ряда строк, но сводные столбцы - это не первые два столбца, а 1-й и 3-й столбцы. Поворот столбцов в подходе QR гарантирует, что столбцы сводок - это первые 2 столбца.

ешить однородную систему

 пара. Учитывая смесь измерений, я не думаю, что есть другая комбинация.

того, как я научился пользоваться

@Wolpertinger: спасибо за улов! Я исправил синтаксическую ошибку.

я есть массив

Как уменьшить уровень полностью связанного («InnerProduct») слоя, используя усеченный SVD

Решение однородной системы Ax = 0 с использованием NumPy

Я пытаюсь использовать numpy.linalg.lstsq для решения следующей однородной системы со следующими ограничениями:

rgl: рисование куба с цветными гранями, точками вершин и линиями

Чтобы продемонстрировать эффект линейных преобразований в 3D,

scipy.sparse.coo_matrix как быстро найти все нули столбца, заполнить 1 и нормализовать

Для матрицы я хочу найти столбцы со всеми нулями и заполнить их 1, а затем нормализовать матрицу по столбцам. Я знаю как это сделать с np.arrays

Быстрый внешний тензорный продукт в NumPy

Преобразование вектора строки в вектор столбца в Numpy

Допустим, у меня есть вектор строки формы (1, 256). Я хочу вместо этого преобразовать его в вектор-столбец формы (256, 1). Как бы вы сделали это в Numpy?