perspectiveTransform warpPerspective getPerspectiveTransform findHomography

最新推荐文章于 2024-06-13 19:00:49 发布
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博客介绍了OpenCV中与单应性矩阵计算相关的函数。perspectiveTransform适用于一组点，warpPerspective适用于图像，getPerspectiveTransform和findHomography用于计算单应性矩阵。getPerspectiveTransform用SVD分解，简单粗暴；findHomography会拿多个点计算并筛选最优解。

perspectiveTransform perspectiveTransform适用于一组点
warpPerspective warpPerspective适用于图像
getPerspectiveTransform
findHomography
都用于计算单应性矩阵，即解一个线性方程组。由于单应矩阵有8个未知数（3*3，其中第9个数为1），所以至少需要4个点（每个点-x,y,提供2个约束方程）。
getPerspectiveTransform用的是SVD分解，getPerspectiveTransform只会拿前4个点去计算，getPerspectiveTransform()比较简单粗暴。
findHomography则会拿一堆点(>=4)去计算(其是不断从一堆点中重复拿出4个点去计算出一个结果，再采用一些优化算法RANSAC/LMEDS去筛选出最优解)。

图像视角矫正实战案例--- 含透视变换矩阵(单应矩阵)/findHomography 与 getPerspectiveTransformd的区别
thequitesunshine007的博客
07-28 1958
举个简单例子，在实际机器视觉场景中，由于安装误差，相机的光轴与被测基准平面之间往往不是严格的垂直关系。想靠机械加工去保证很高的垂直度，往往实现起来较为困难。由于上述的垂直度误差，那么一个标准矩形的物体在图像中可能是一个梯形，甚至不是梯形（对边皆不平行）。如下图所示这时候，为了能正常进行后续的图像处理及像素定位，我们需要做就需要视角矫正。需要求出当前拍摄图像与期望图像之间的变换关系(透视变换矩阵(单应矩阵)).............
OpenCV ｜ OpenCV核心技能的实战项目
最新发布
尘世冰封的专栏
09-12 157
掌握几何校正、图像增强，可开发移动端扫描APP（如CamScanner核心功能）。：掌握轮廓分析、透视变换及OCR集成，可应用于交通监控场景。：熟悉DNN模型调用、视频流处理，可扩展至情绪分析应用。：掌握视频序列分析、运动检测，可用于安防监控、行为分析。：深入理解特征匹配、单应性变换，可应用于无人机航拍拼接。：摄像头实时检测人脸并分类表情（高兴/悲伤/愤怒等）：监控视频中检测运动物体并跟踪轨迹。：OpenCV + 多目标跟踪算法。：OpenCV + 特征匹配算法。：OpenCV + 图像增强算法。
OpenCV中，perspectiveTransform函数和warpPerspective函数的区别和联系
weixin_46624734的博客
01-16 3681
在这个示例中，pts1和pts2是源图像和目标图像中对应点的数组，width和height是输出图像的尺寸。其中，src是源图像，dst是输出图像，M是变换矩阵，dsize是输出图像的大小，flags是插值方法，borderMode是边界像素的填充方式，borderValue是边界填充值。输出不同：perspectiveTransform输出变换后的点坐标，而warpPerspective输出变换后的图像。其中，src是输入点集，dst是输出点集，m是变换矩阵。warpPerspective函数。
getPerspectiveTransform()与findHomography()与 HomographyBasedEstimator()
DXT的博客
06-14 4445
转自：https://blog.youkuaiyun.com/dellme99/article/details/50033295 etPerspectiveTransform()和findHomography()都用于计算单应性矩阵，即解一个线性方程组。由于单应矩阵有8个未知数（3*3，其中第9个数为1），所以至少需要4个点（每个点-x,y,提供2个约束方程）。 getPerspectiveTransfo...
opencv中透视变换，cv2.findHomography() 和 cv2.getPerspectiveTransform()的区别
m0_70484757的博客
07-03 3866
总结来说，cv2.findHomography() 更通用，可以处理任意形状的点对，而 cv2.getPerspectiveTransform() 更适用于矩形区域的透视变换。cv2.getPerspectiveTransform()：它返回一个 3x3 的透视变换矩阵，该矩阵描述了一个平面上的四个点到另一个平面上的四个点之间的透视变换关系。cv2.getPerspectiveTransform()：由于需要输入矩形的四个角点，因此主要用于进行基于矩形的透视变换，如纠正图像的倾斜、裁剪矩形区域等。
OpencvSharp基础学习6 | 图像变换（透视变换）GetPerspectiveTransform、WarpPerspective
a1062484747的博客
06-13 2647
函数解析：从四对对应点计算透视变换矩阵函数参数：src- 源图像四边形顶点坐标.dst- 目标图像对应的四边形顶点坐标.solveMethod-传递给cv::solve(#DecompTypes)的计算方法，默认是DECOMP_LU，参考findHomography、warpPerspective,、perspectiveTransform函数返回值：Mat类型，返回矩阵3*3使用注意事项：返回值Mat的元素为double类型。
OpenCV中的「透视变换 / 投影变换 / 单应性」—cv.warpPerspective、cv.findHomography
人工智能算法与工程实践
09-15 1万+
透视变换通常被用于从特定角度观察三维平面的计算方法（非垂直观测），在三维视觉领域具有广泛的应用。
warpPerspective(img, warped, M, dstSize);
04-01
比如，img是源图像，warped是变换后的输出图像，M是3x3的矩阵，通常由getPerspectiveTransform或findHomography得到。dstSize决定了输出图像的大小，比如Size(width, height)。 接下来，要说明函数的工作原理。透视...
OpenCV-Python实战（12）——一文详解AR增强现实
盼小辉丶的博客
10-24 2万+
增强现实( Augmented Reality, AR )是目前最热门的应用研究之一。增强现实的概念可以定义为将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术。为了叠加和整合数字信息(增强现实)，可以使用不同类型的技术，主要包括基于位置和基于识别的方法。本文将介绍如何利用 OpenCV 基于有标记和无标记方法构建增强现实应用程序；此外，还将利用 OpenCV 融合简单形状及图像等。
OpenCV实战（22）——单应性及其应用
盼小辉丶的博客
05-06 1万+
在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射，在多视图计算中，单应性具有重要用途，本节介绍使用 cv::findHomography 函数进行单应性估计，并利用单应性执行图像匹配任务。
findHomography, getPerspectiveTransform,getAffineTransform区别
qq_41669665的博客
07-30 1658
findHomography是为了找出两组特征点之间最好的变换关系，它用了比最小均方差更好的一种方法，叫做RANSAC，这种方法能够排除一些离群点，如果你的数据50以上都是OK的，RANSAC将能够建立一个可靠的变换关系 getPerspectiveTransform 是基于findHomography的，当你只有四个点时，并且你知道它们是正确的点，getPerspectiveTransfo...
透视变换warpPerspective和GetPerspectiveTransform函数
MRX220517的专栏
05-10 3374
warpPerspective函数 主要作用：对图像进行透视变换 函数的调用形式： void warpPerspective(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Sca
getPerspectiveTransform
weixin_45415546的博客
11-25 1011
获取透视变换矩阵是带入４个对应点　解透视变换矩阵. /* Calculates coefficients of perspective transformation * which maps (xi,yi) to (ui,vi), (i=1,2,3,4): * * c00*xi + c01*yi + c02 * ui = --------------------- * ...
opencvjs getPerspectiveTransform，perspectiveTransform方法使用
qq_45062700的博客
12-16 2589
opencvjs中使用getPerspectiveTransform()和PerspectiveTransform()方法
【OpenCV3】透视变换——cv::getPerspectiveTransform()与cv::warpPerspective()详解
热门推荐
guduruyu的专栏
05-19 7万+
透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。
getPerspectiveTransform函数
qq_18343569的博客
08-24 2万+
getPerspectiveTransform函数 函数作用： 根据输入和输出点获得图像透视变换的矩阵 函数的调用形式： C++: Mat getPerspectiveTransform(InputArray src, InputArray dst) InputArray src, InputArray dst：分别为变换的输入和输出点 分别四个点 透视变换后的图像不是平
透视变换矩阵(单应矩阵)计算：findHomography 与 getPerspectiveTransform
己亥谷雨
08-05 1571
两者联系： 都用于计算单应矩阵，即解一个线性方程组。由于单应矩阵有8个未知数（3*3，其中第9个数为1），所以至少需要4个点（每个点-x,y,提供2个约束方程）。 两者区别： 1.计算方法不同：通过跟踪源码，发现getPerspectiveTransform用的是SVD分解，findHomography看不出是用什么方法（没注释，一堆等式）。但两者计算结果是一样的。 2.输入参数不同：getPerspectiveTransform只会拿前4个点去计算，findHomography...
warpPerspective透视变换函数（斜视图变换为鸟瞰图），python语言实现
sass_hand的博客
01-04 1107
【代码】warpPerspective透视变换函数（斜视图变换为鸟瞰图），python语言实现。
狗狗变形记：任选4点的投影变换warpPerspective OpenCV-Python案例
老猿Python
02-22 1万+
本节介绍了使用OpenCV-Python的getPerspectiveTransform函数，通过4个源图像的点映射到目标图像的四角对应点得到投影变换的变换矩阵，然后使用warpPerspective进行投影变换，可以对选择4个点进行投影变换的步骤有清晰的理解。
使用RANSAC算法与OpenCV中的findHomography、perspectiveTransform和warpPerspective函数来实现图像配准及拼接的问题。
03-13
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何使用RANSAC算法结合OpenCV的findHomography、perspectiveTransform和warpPerspective函数进行图像配准和拼接的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保回答准确。 用户提到了引用1中的步骤：加载图像、特征点检测、特征匹配、计算变换矩阵、透视变换和图像融合。其中，RANSAC用于计算单应性矩阵，这点在引用3也有说明，findHomography函数内置了RANSAC。用户需要具体的示例教程，所以应该提供代码示例和步骤解释。 接下来，我需要确保所有步骤都覆盖到，特别是RANSAC的应用。findHomography的参数中，method参数设置为cv2.RANSAC是关键。此外，perspectiveTransform和warpPerspective的使用需要明确：前者用于转换点坐标，后者用于图像变形。 可能需要注意的细节包括：特征检测器选择（如SIFT、ORB），匹配器的使用（如BFMatcher或FLANN），以及如何筛选匹配点。引用2提到使用Stitcher_create，但用户希望手动实现，所以不能依赖高级函数。 需要检查代码的正确性，比如是否正确处理了匹配点，RANSAC的参数设置（如reprojThreshold）。此外，图像融合部分可能需要更多处理，比如简单拼接或使用更复杂的方法，但用户问题可能只需要基础示例，所以保持简洁。 最后，生成相关问题，确保覆盖用户可能进一步询问的方向，如参数调整、特征点优化、不同算法比较等。要确保回答结构清晰，步骤明确，代码可运行，并正确引用提供的资料。</think>以下是使用RANSAC算法结合OpenCV实现图像配准和拼接的详细步骤及示例代码： ### 一、核心步骤说明 1. **特征检测与匹配** 使用SIFT算法检测关键点并生成描述子，通过BFMatcher进行特征匹配，筛选出最佳匹配点对[^1]。 2. **RANSAC估计单应性矩阵** 通过`cv2.findHomography()`函数结合RANSAC算法，从匹配点中计算最优单应性矩阵（Homography Matrix），该矩阵能有效排除异常值干扰[^3]。 3. **图像变换与对齐** 使用`cv2.warpPerspective()`对目标图像进行透视变换，将其与参考图像对齐。`cv2.perspectiveTransform()`可用于验证关键点的坐标变换效果[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np # 1. 加载图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 2. 特征检测与匹配 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) # 3. 筛选优质匹配（Lowe's ratio test） good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good.append(m) src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) # 4. RANSAC计算单应性矩阵（核心步骤） H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 5. 图像变换与拼接 height, width = img1.shape[:2] warped = cv2.warpPerspective(img1, H, (width*2, height)) # 6. 简单拼接（实际需处理重叠区域） warped[0:height, 0:width] = img2 cv2.imwrite('result.jpg', warped) ``` ### 二、关键函数解析 1. `cv2.findHomography()`参数说明： - `srcPoints`：源图像特征点坐标 - `dstPoints`：目标图像特征点坐标 - `method=cv2.RANSAC`：指定RANSAC鲁棒算法 - `ransacReprojThreshold=5.0`：允许的重投影误差阈值（单位：像素） 2. `cv2.warpPerspective()`参数说明： - `src`：待变换图像 - `M`：单应性矩阵 - `dsize`：输出图像尺寸（需考虑拼接后尺寸） ### 三、优化建议 - **重叠区域融合**：使用加权平均或拉普拉斯金字塔融合消除拼接缝隙 - **多图拼接**：采用增量式拼接策略，逐张对齐图像[^2] - **特征点优化**：对匹配点进行双向一致性检验（cross-check）
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