文章目录1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系单应性变换SVD(奇异值分解）单应性变换算法代码仿射变换（affine）参考：1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系齐次坐标系(x,y,wx,y,wx,y,w)与常见的三维空间坐标系(x,y,zx,y,zx,y,z)不同，只有两个自由度,其中www（www>0）对应坐标xxx和yyy的缩放尺度:当www=1与www=0

文章目录1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系单应性变换SVD(奇异值分解）单应性变换算法代码仿射变换（affine）参考：1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系齐次坐标系(x,y,wx,y,wx,y,w)与常见的三维空间坐标系(x,y,zx,y,zx,y,z)不同，只有两个自由度,其中www（www>0）对应坐标xxx和yyy的缩放尺度:当www=1与www=0

1. 基本原理1.1 Bag-of-words原理简介Bag Of Words（词袋）模型，是现在一种用于图像检索的一种方法。它最早用于对于文章内容的检索，原理是将文本看作是单词的集合，不考虑文档内的词的顺序关系和语法等。通过建立词典，对每个单词出现次数进行统计，以便得到文本内容的分类。1.2 Bag-of-features原理简介计算机视觉的专家将Bag-of-words方法应用于图像的检索中就