python--单应性变换、仿射变换

最新推荐文章于 2025-07-02 14:20:56 发布

CRUSH_BUDS

最新推荐文章于 2025-07-02 14:20:56 发布

阅读量4.8k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： homogeneous 单应性变换仿射变换

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39295665/article/details/88664616

本文介绍了单应性变换和仿射变换的概念与应用。单应性变换用于平面图像间的映射，通过4对对应点求解3x3的单应性矩阵。仿射变换则保持了图形的平直性和平行性，通过最小二乘法求解变换参数。同时，文章还探讨了alpha通道在图像透明度处理中的作用以及实际的实现方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、单应性变换homography

1 概念

如果场景是平面，或者近似平面，或者低视差时，我们能应用单应性矩阵(homography)

单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。
在这里插入图片描述
如图，两张图片中红色的点叫做对应点对。
单应性变换的目标是通过给定的几个点（通常是4对点）来得到单应性矩阵。
用一个3x3的矩阵来表示单应性，可以写成

考虑第一组对应点（X1，Y1）在第一张图像和（X2，Y2）第二张图像中。然后，Homography H 以下列方式映射它们
在这里插入图片描述
坐标变换：

要得到两张图片的H矩阵，就必须至少知道4个相同对应位置的点，通常，这些点对应是通过匹配图像之间的SIFT或Harris等特征自动找到的

在这里插入图片描述

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。