python实现opencv图像旋转原理 matlab r2016b怎么旋转？
matlab r2016b怎么旋转？
实际imrotate方法接受旋转，不同于opencv的rotate方法。
视觉导航基本算法？
当今,导致数字图像处理和计算机视觉技术的飞速经济的发展,越来越多的研究者常规摄像机充当全自禁用移动机器人的感知传感器。这比较多是因为原来的超声或红外传感器感知信息量太远,鲁棒性差,而视觉系统则可以不修补这些缺点。而现实就是现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉全面处理的终于目的那就是要从感应到的二维图像中再提取或是的立体世界信息。
简单点说来就是对机器人周边的环境进行光学如何处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息接受高压缩，然后再将它反馈处理到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采药到的图像信息和机器人的换算位置先联系过来，结束机器人的惊颤导航定位功能。
（1）摄像头标定算法：2D-3D映射求参。
民间摄像机直接标定通常有Faugeras标定法、Tscai两步法、再线性变换方法、张正友平面读数法和Weng迭代法。自测量值以及基于组件Kruppa方程自定容法、分层逐渐自读数法、设计和实现绝对第一个曲面的自测量值法和Pollefeys的模约束法。视觉测量值有马颂德的三正交平移法、李华的平面正交标定法和Hartley旋转求内参数标定法。
（2）机器视觉与图像处理：
a.预处理：灰化、降噪、滤波、二值化、边缘检测。。。
b.特征提取：特征空间到参数空间映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。
c.图像分割：RGB-HIS。
d.图像描述识别
（3）定位算法：实现滤波器的定位算法要注意有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。
也也可以使用单目视觉和里程计凝练的方法。以里程计读数以及辅助信息,借用三角法算出特征点在当前机器人坐标系中的坐标位置,这里的三维坐标可以计算要在服务器延迟一个时间步的基础上并且。依据什么特征点在当前摄像头坐标系中的三维坐标在内它在地图中的世界坐标,来大概摄像头在世界坐标系中的位姿。这种会降低了传感器成本,消除了里程计的累积误差,以至于gprs定位的结果越来越不精确。至于,对于立体视觉中摄像机间的标定,这种方法要对摄像机内参数通过测量值,增加了系统的效率。
（4）定位算法基本是过程：
最简单算法过程，可基于条件OpenCV通过简单点基于。
输入输入
实际摄像头资源的视频流（主要为灰度图像，stereoVO中图像既可以是红色的，也是可以是灰度的），有记录摄像头在t和t1时刻额外的图像为It和It1，相机的内参,通
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