【问题标题】:Applying Homographies to Remove Perspective Distortion应用同形异义消除透视失真
【发布时间】:2019-12-08 04:40:30
【问题描述】:

计算Homography时,通常需要提供相机的信息。是否有任何直接的技术来实现透视校正而不实际具有相机的属性? 有这方面的论文吗?

【问题讨论】:

    标签: python opencv image-processing homography


    【解决方案1】:

    标准技术是用目标校准。

    要识别(平面)单应性,四个点就足够了。拍摄所观察平面的图像,在其中放置对比矩形并定位图像中的角(像素坐标)。您可以通过图像处理或手动执行此操作。然后选择您希望角点在校正后映射到的像素坐标。

    这将允许您在单应性的八个未知参数中编写一个由八个方程组成的系统。幸运的是,这个系统很容易线性化并且解决方案是独一无二的。

    【讨论】:

    • 嘿伊夫,我看到了这个教程。这正是您所指的吗?pyimagesearch.com/2014/08/25/…您知道有关此方法的任何论文吗?
    • @programmer:看起来像。 IMO,这个方法太初级了,不值得写一篇论文。检查 OpenCV 文档。
    • 有没有基于深度学习或者其他的方法?我不想要一个基本的方法。
    • 校准是一个几何问题,机器学习不适合。如果您想自动化,请查看兴趣点检测器/描述符。
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