OpenCV如何创建fp16类型的矩阵

maybepossible 2016-11-24 09:56:36

如何使用OpenCV创建一个半精度的浮点型矩阵？有没有类似cv::Mat im(height, width, CV_32FC1, p_data)的方法？

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maybepossible 2016-12-02

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因为要创建半精度的，CV32F不是float型的么，貌似没有发现对应的半精度写法。

shiter 2016-11-26

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难道你这样写不行？

convertFp16 void cv::convertFp16(InputArray src, OutputArray dst) 将数组转换为半精度浮点数。此函数将fp32（单精度浮点）转换为fp16（半精度浮点）。cv_16s格式用于表示fp16数据。有两种使用模式（src->dst）：CV_32F -> CV_16S 和CV_16S -> CV...

OpenCV基础矩阵求解解析笔记

至今opencv3面世快两年了，五一期间抽空看了下新增的几个关于双目视觉标定算法的使用。关于双目的标定有一类方法是基于本质矩阵（Essential matrix）的标定方法，本质方程与基础方程都是刻画双目视觉极几何关系的两个方程，只不过它们所使用的坐标系不一样而已，本质方程是在相机光心坐标系下描述的双目成像几何关系，而基础方程是本质方程在相机像素坐标系下的表示。由于本质矩阵

以下内容摘自OpenCV2计算机视觉编程手册引言本章的内容主要是估算图像间的投影关系，包括对相机的内参矩阵和外参矩阵进行标定，计算不同视角的两张图片的基础矩阵，利用基础矩阵进行图像匹配和视角只进行旋转时候的单应矩阵计算。相机标定图像是由3D的场景投影到2D的平面，因此，场景中实际物体的三维坐标与它在图像中的二维像素有关系，这个关系就是我们对相机标定得到的内参和外参矩阵，这种关系是投影几何学的基础投影关系，在计算机视觉中也会使用。基本原理：定义3D参考坐标系原点为相机的投影中心(焦点)，Z轴垂直于

理论知识参考于基于图像的三维重建——对极几何在这里用的opencv是440版本的，接下来就是相应的代码 /* 测试8点法求取基础矩阵F * * [直接线性变换法] * 双目视觉中相机之间存在对极约束 * * p2'Fp1=0, * * 其中p1, p2 为来自两个视角的匹配对的归一化坐标，并表示成齐次坐标形式， * 即p1=[x1, y1, z1]', p2=[x2, y2, z2],将p1, p2的表达形式带入到 * 上式中，可以得到如下表达

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