本文深入讲解了计算机视觉中的单应性概念，包括其定义、计算方法及应用实例。通过使用OpenCV库，提供了C++与Python实现单应性变换的具体代码示例。
0、国外原文链接
Homography examples using OpenCV ( Python / C ++ )
1、什么是单应性？
考虑图中显示的平面。红点代表两个图像中的相同物理点。在计算机视觉术语中，我们将这些对应点。图中显示了四种不同颜色的四个对应点：红色、绿色、黄色和橙色。单应性（3 * 3的矩阵）是指从图像中的一个点映射到另一张图像中的对应点的变换。
3 * 3的单应矩阵可以写成如下形式：
H = [ h 00 h 01 h 02 h 10 h 11 h 12 h 20 h 21 h 22 ] H=\left[\begin{array}{lll} h_{00} & h_{01} & h_{02} \\ h_{10} & h_{11} & h_{12} \\ h_{20} & h_{21} & h_{22} \end{array}\right] H=⎣⎡h00h10h20h01h11h21h02
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
348
到【灌水乐园】发言
