无人机在拍摄视频时，由于风向等影响因素，不可避免会出现位移和旋转，导致拍摄出的画面存在平移和旋转的帧间变换， 即“抖动” 抖动会改变目标物体 (车辆、行人) 的坐标，给后续的检测、跟踪任务引入额外误差，造成数据集不可用。

理想的无抖动视频中，对应于真实世界同一位置的背景点在不同帧中的坐标应保持一致，从而使车辆、行人等目标物体的坐标变化只由物体本身的运动导致，而不包含相机的运动抖动可以由不同帧中对应背景点的坐标变换来描述。

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2018-06-02 update: 这篇博客有一个后续更新版本，请看 手机端运行卷积神经网络实现文档检测功能(二) – 从 VGG 到 MobileNetV2 知识梳理 另外，代码也已开源放在 github 上，https://github.com/fengjian0106/hed-tutorial-for-document-scanning 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教

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