getRotationMatrix2D和warpAffine函数算法

一直找不到这两个函数的源码,就学习了一下此函数的算法,希望有博主大佬给我点途径看看OpenCV这两个函数的源码,以下是我学习这个算法的一点心得,具体计算过程在最后面,前面主要介绍一些概念:

getRotationMatrix2D函数调用形式:

Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)

参数详解:

Point2f center:表示旋转的中心点
double angle:表示旋转的角度
double scale:图像缩放因子

返回是一个2X3的矩阵

warpAffine函数:

warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() );

函数有以下参数:

src: 输入源图像
warp_dst: 输出图像
warp_mat: 仿射变换矩阵
warp_dst.size(): 输出图像的尺寸

图像的坐标原点在左上角,右为横轴正方向,下为纵轴正方向,如下
在这里插入图片描述
如下图,(n,m)为旋转中心点,(y,x)为旋转前的点,(y’,x’)为旋转后的点,θ是旋转的角度,L是旋转前点到旋转中心点的距离,a是图形变换的缩放比例,变换后点到旋转中心点的距离为L*a,通过极坐标系的方法来计算(注意极坐标的y轴正方向也是向下):
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
getRotationMatrix2D即得到此2X3矩阵,warpAffine则进行映射

<think>嗯,用户想知道如何修改OpenCV中的estimateAffine2D()函数的行为或实现,甚至可能想自定义或调整它的功能。首先,我需要回忆一下这个函数的作用。estimateAffine2D是用来估计两个2D点集之间的仿射变换矩阵的,对吧?它通常用于图像配准、计算机视觉中的特征匹配等场景。 用户可能遇到了默认参数不满足需求的情况,或者想优化某些部分,比如使用不同的RANSAC参数,或者更换损失函数。比如,默认的RANSAC迭代次数可能不够,导致估计结果不够鲁棒,或者他们想使用不同的误差度量标准。 接下来,我需要考虑用户提到的几种方法。首先,调整现有参数。根据OpenCV文档,estimateAffine2D有一些可选参数,比如ransacThreshold、confidence等。调整这些参数可能会影响结果,比如增加confidence值会延长RANSAC的计时间,但可能提高准确性。这部分用户可能已经知道,但需要更详细的指导。 然后是自定义损失函数。用户可能需要替换默认的损失函数,比如从L2损失换成L1,或者更鲁棒的损失函数。但OpenCV的源码里可能直接调用了这些函数,所以需要找到对应的代码位置进行修改。比如在RANSAC循环内部,计误差的部分,可能需要修改误差计的方式。 接着是修改RANSAC迭代次数。虽然参数里有maxIters,但用户可能想用不同的策略,比如自适应确定迭代次数,而不是固定的数值。这时候需要改动源码中的RANSAC实现部分,可能需要参考相关论文或算法来调整。 然后是核心算法替换。比如用户可能想用PROSAC或其他改进的RANSAC变体,而不是标准的RANSAC。这需要替换整个RANSAC的实现部分,涉及到比较深入的代码修改,可能需要理解OpenCV中如何集成这些算法。 关于源码修改的具体步骤,用户可能需要先下载OpenCV的源码,找到modules/calib3d/src/ptsetreg.cpp中的estimateAffine2D函数。然后定位到RANSAC处理的部分,比如循环迭代、模型生成、误差计等地方进行修改。例如,修改损失函数可能涉及到计每个点的误差,并据此确定内点。 用户可能还关心如何编译替换OpenCV的库。这部分需要指导他们使用CMake配置项目,生成解决方案,编译并替换原来的库文件。可能需要提醒注意版本兼容性调试符号的问题。 此外,用户可能不知道替代方案,比如使用其他库如Eigen或PCL来实现自定义的仿射估计,或者结合OpenCV的通用函数如findHomography,再提取仿射参数。这可能避免修改源码的复杂性。 最后,需要提醒用户修改源码的风险,比如维护困难、升级问题,以及可能的引入错误。建议优先使用参数调整组合现有函数,如果确实需要再深入修改。 总结下来,回答应该分步骤,先参数调整,再源码修改方法,然后替代方案,最后注意事项。需要引用相关的OpenCV模块函数,比如引用中提到的filter2D、getRotationMatrix2D等可能涉及的模块,但估计主要是在calib3d模块里。需要确保回答符合用户的需求,并且提供可行的解决方案。</think>### OpenCV estimateAffine2D 函数自定义方法 #### 1. **参数调整法** OpenCV的`estimateAffine2D`函数提供多个参数控制算法行为,包括: - `ransacThreshold`:RANSAC算法的阈值(默认3.0) - `confidence`:置信度(默认0.99) - `maxIters`:最大迭代次数(默认2000) 通过调整这些参数可直接优化结果,例如: ```cpp Mat M = estimateAffine2D(srcPoints, dstPoints, noArray(), LMEDS, 3.0, 2000, 0.995); ``` 增大`confidence``maxIters`可提高鲁棒性但增加计时间[^3]。 --- #### 2. **源码修改法** **步骤**: 1. **下载OpenCV源码**:从[GitHub仓库](https://github.com/opencv/opencv)克隆代码 2. **定位关键函数**: 仿射估计实现在`modules/calib3d/src/ptsetreg.cpp`中的`cv::estimateAffine2D`函数 3. **修改核心逻辑**: - **RANSAC循环**:调整采样策略或终止条件 - **损失函数**:修改`computeReprojError`中的误差计方式 - **模型生成**:替换`getSubset`中的点采样逻辑 4. **编译安装**: 使用CMake重新编译并替换系统库文件 **示例修改损失函数**: ```cpp // 原始L2误差 double error = norm(p1, p2); // 改为L1误差 double error = fabs(p1.x - p2.x) + fabs(p1.y - p2.y); ``` --- #### 3. **替代方案** - **组合其他函数**: 使用`findHomography`+仿射约束提取参数: ```cpp Mat H = findHomography(srcPoints, dstPoints, RANSAC); Mat affine_part = H.colRange(0,3).rowRange(0,2); ``` - **第三方库集成**: 结合Eigen库实现自定义最小二乘求解 --- #### 4. **注意事项** - 修改源码需保持ABI兼容性 - 优先尝试参数调整组合现有函数 - 深度修改建议继承`cv::PointSetRegistrator`类
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