图像之间存在透视变换的条件

图像配准中,透视变换用于描述不同视角下的图像关系,比仿射变换更一般,但并非所有图像对都能适用。透视变换条件包括空间点的投影公式,以及当场景位于平面上时的特定情况。分析了同一场景图像间满足透视变换的必要条件。

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图像配准是常见的问题。此时待配准的图像一般都是从不同角度和途径获取的相同场景的图像。这些图像之间的关系常用仿射变换和透视变换来表示。仿射变换是透视变换的特例,透视变换更加一般化,但它是非线性的。其实并不是针对同一场景的所有图像都满足透视变换,它也是有条件的。

空间一点(XwYwZw)投影到图像像面上(xy)上的公式为

Zcxy1=1/dx0001/dy0x0y01f000f0001000[R0t1]XwYwZw1

其中f是摄像机镜头焦距, dx,dy 是像元大小, x0,y0 是探测器相对光轴的偏心距。将上述公式简化,如下所示
Zcxy1=
### 关于智能车中的逆透视变换技术实现与应用 #### 一、逆透视变换的概念及其重要性 车载摄像机捕捉的道路场景图像是三维空间在二维平面上的投影,在分析道路状况时,为了更精确地理解和处理这些数据,需要通过逆透视变换将二维图像转换为俯视视角下的路面图像[^2]。这种变换能够消除由于相机位置和角度造成的视觉扭曲,使得后续的车道线检测和其他特征提取更加可靠。 #### 二、具体实施方法 当摄像头的角度和高度被固定下来之后,可以利用预计算好的逆透视变换参数来进行图像矫正操作;然而一旦改变了安装位置,则必须重新校并获取新的变换系数以确保确性[^3]。对于实际应用场景而言,通常会先选定合适的参考点作为基来构建映射关系,并据此推导出相应的仿射变换或者单应性矩阵用于执行逆透视变换。 #### 三、算法流程概述 1. **去畸变**:考虑到镜头本身可能存在桶形失真等问题,因此首先要对原始采集到的画面做初步修正去除此类误差影响。 2. **定义ROI (Region of Interest)**:选取感兴趣区域,通常是靠近车辆前方的一段距离范围内的地面部分,因为这部分最能反映当前行驶环境的信息价值最高。 3. **建立坐标系对应关系**:基于已知条件设定世界坐标系以及像素坐标之间的联系模型,从而确定如何把每一个像素点映射回真实世界的物理位置上。 4. **计算变换矩阵H**:依据上述两步所确立的原则求得最终所需的变换矩阵\( H \),该矩阵包含了所有必要的比例因子和平移量等信息以便完成整个过程。 5. **应用变换**:最后一步便是运用OpenCV库函数`cv.warpPerspective()`或者其他类似的工具包接口施加这个变换效果给输入帧,进而获得经过调整后的鸟瞰视角版本输出结果。 ```python import cv2 as cv import numpy as np def undistort_image(img, mtx, dist): """ 对图片进行去畸变 """ h, w = img.shape[:2] newcameramtx, roi=cv.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h)) dst = cv.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx) return dst def get_perspective_transform(src_points, dst_points): """ 计算透视变换矩阵 """ M = cv.getPerspectiveTransform(np.float32(src_points),np.float32(dst_points)) Minv = cv.getPerspectiveTransform(np.float32(dst_points),np.float32(src_points)) # 反向变换 return M, Minv def warp_image(image, M, size=(1280,720)): """ 应用透视变换 """ warped = cv.warpPerspective(image,M,size,cv.INTER_LINEAR) return warped ``` #### 四、应用场景举例说明 - 车道保持辅助系统(LKA): 利用车载传感器收集的数据计算机视觉算法实时监测道路上标记的位置变化趋势,及时提醒驾驶员偏离轨迹的情况发生; - 自动紧急制动(AEB): 结合雷达测距装置共同作用下判断潜在碰撞风险程度,必要时候自动采取减速措施保障行车安全; - 高级驾驶辅助系统(ADAS): 综合多种感知手段提供全方位的安全防护机制,包括但限于盲区预警BSD、自适应巡航ACC等功能模块集成于一体化解决方案之中。
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