本文介绍了如何使用OpenCV进行单应性矩阵分解，涉及图像处理、特征点匹配和相机姿态计算。通过计算源图像和目标图像的单应性矩阵，并进一步分解，可以应用于图像对齐、拼接和虚拟现实等领域。
OpenCV分解单应性：Homography分解的实例
在计算机视觉领域，单应性（Homography）是指两个平面之间的映射关系。它在图像对齐、图像拼接和虚拟现实等应用中起着重要的作用。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多用于处理图像和视频的函数和工具。在本文中，我们将使用OpenCV来分解一个单应性矩阵，并展示如何使用相应的源代码实现这一过程。
首先，我们需要导入OpenCV库并加载需要处理的图像。假设我们有两张图像，分别是源图像（source image）和目标图像（destination image）。我们将使用源图像和目标图像之间的特征点来计算单应性矩阵。
import cv2
import numpy as np
# 加载源图像和目标图像
source_image = cv2.imread(
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