23、图像投影关系估计：从基础矩阵到单应性矩阵

图像投影关系估计：从基础矩阵到单应性矩阵

在计算机视觉领域，准确估计图像间的投影关系是许多任务的基础，如立体视觉、图像拼接等。本文将详细介绍如何计算图像对的基础矩阵和单应性矩阵，以及如何利用这些矩阵进行特征匹配和图像拼接。

1. 计算基础矩阵与特征匹配

目标是计算两幅图像之间的基础矩阵和一组良好的匹配点。为实现这一目标，我们创建了一个 RobustMatcher 类，封装了鲁棒匹配过程的不同步骤。

class RobustMatcher {
 private:
  // 特征点检测器对象指针
  cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector;
  // 特征描述符提取器对象指针
  cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor;
  int normType;
  float ratio;         // 第一和第二近邻的最大比率
  bool refineF;        // 如果为真，将细化 F 矩阵
  bool refineM;        // 如果为真，将细化匹配
  double distance;     // 到对极线的最小距离
  double confidence;   // 置信水平（概率）
 public:
  RobustMatcher(const cv::Ptr<cv::FeatureDetector> &detector,
                const cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor&g