单应性变换(Homography Transformation)是一种在二维平面之间进行的投影变换,它能够将一个平面上的点映射到另一个平面上的点。在计算机视觉中,单应性变换通常用于描述两个图像平面之间的几何关系,例如图像校正、图像拼接、视角变换等场景。单应性变换通过一个3x3的矩阵(单应性矩阵)来实现。 2. 阐述OpenCV中如何计算...
单应性,也被称为平面单应性,是两个平面之间发生的转换。换句话说,它是图像的两个平面投影之间的映射。它由同构坐标空间中的3x3转换矩阵表示。在数学上,同质矩阵表示为: 在坐标标平面上: 如图所示,图像中的元素在同一个坐标平面中投影到另一幅图像,保留了相同的信息,但具有变换的透视图。现在,让我们使用Python...
一、前置知识 1. 什么是单应矩阵 关于该方面的解释,可以参考 计算机视觉 公众号中的一篇文章《从零开始一起学习SLAM | 神奇的单应矩阵》 这里简单说一下: 单应: 单应指的概念就是指: 一一 对应。 单应矩阵(Homography matrix): 描述同一平面的点在不同图像上的映射关系。 二、源图 1. 目标图像(img_dest...
单应性(3 * 3的矩阵)是指从图像中的一个点映射到另一张图像中的对应点的变换。 3 * 3的单应矩阵可以写成如下形式: 让我们考虑两幅图中对应的第一组点,单应性矩阵通过如下方式进行映射: 只要它们在现实世界的同一平面上,上述等式都是成立的。换句话说,可以将单应性应用到第一张图上,第一张图中的书就会...
简而言之,平面单应性涉及两个平面之间的变换(直到一个比例因子): 单应矩阵是一个3x3矩阵,但有8自由度(自由度),因为它估计到一个规模。它通常被归一化 下面的例子展示了不同类型的变换,但都涉及两个平面之间的变换。 一个平面和图像平面(图像取自2) ...
上篇OpenCV 之 图像几何变换介绍了等距、相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性、OpenCV相关函数、应用实例等。 1 投影变换 投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的一般化,二者区别如下: 1.1 平面单应性 假定平面P2与Q2之间,存在映射,使得P2内任意点(xp,yq),满足下式: ...
单应性(Homography)变换:可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。 单应性矩阵在 图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM等都有应用。 单应性矩阵主要涉及两个函数: 1 findHomography(srcPoints, dstPoints[, method[, ransacReprojThreshold[...
step1.获取投影变换矩阵 (1)使用getPerspectiveTransform()函数 (2)使用findHomography()函数 可见,这两个矩阵结果近乎相等...
Opencv---Homography单应性变换1. 什么是Homography 在图1中有两张书的平⾯图，两张图分别有四个相对位置相同的点，Homography就是⼀个变换（3*3矩阵），将⼀张图中的点映射到另⼀张图中对应的点 因为Homography是⼀个3*3矩阵，所以可以写成 H=⎡⎣⎢h00h10h20h01h11h21h02h12h22⎤⎦⎥H...