7、计算机视觉中的目标查找与3D场景重建技术

计算机视觉中的目标查找与3D场景重建技术

1. 图像变形与特征匹配

在计算机视觉领域，我们常常需要对图像进行各种处理以实现特定的目标，比如将图像中的目标物体转换到特定的平面，使其看起来像是我们直接从上方观察一样。这就涉及到图像变形（Warping the image）的操作。

我们可以通过计算单应性矩阵（homography matrix）的逆矩阵来实现从探测场景到训练模式坐标的转换。具体代码如下：

Hinv = cv2.linalg.inverse(H)

不过，直接使用逆矩阵会将书籍封面的左上角映射到新图像的原点，这会裁剪掉封面左侧和上方的所有内容。为了让书籍封面大致居中在图像中，我们需要计算一个新的单应性矩阵。

以下是详细的步骤：
1. 确定输出图像的大小：

dst_size = img_in.shape[:2]  # cols, rows

2. 计算缩放因子和偏移项：

scale_row = 1./src_size[0]*dst_size[0]/2.
bias_row = dst_size[0]/4.
scale_col = 1./src_size[1]*dst_size[1]/2.
bias_col = dst_size[1]/4.