在计算机视觉中，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，它描述了两个平面之间的相对位置关系。因为实际应用需要将识别结果的图片坐标转换为实际空间中的二维坐标，因此本文采用九点标定法对检测结果再进行一步处理。如图，这是一张640×640的图片，图中均匀的分布有九个点，我通过python实现一个简单的九点标定法坐标转换。再将这一部分代码移植到YOLOv5的C程序检测代码中，首先定义标定用的图片坐标集和实际坐标集以及映射矩阵。④当检测结果为图片中的某一坐标时，将坐标输入到映射矩阵中，得到输出的实际空间坐标。
rknn（Rknn必须用root）
rknn（Rknn必须用root）在计算机视觉中 单应性矩阵是一个 3x3 的矩阵 它描述了两个平面之间的相对位置关系 因为实际应用需要将识别结果的图片坐标转换为实际空间中的二维坐标 因此本文采用九点标定法对检测结果再进行一步处理 如图 这是一张 640 640 的图片 图中均匀的分布有九个点 我通过 python 实现一个简单的九点标定法坐标转换 再将这一部分代码移植到 YOLOv5 的 C 程序检测代码中
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