如何使用 Homography？答案

【问题标题】：How can I use Homography?如何使用 Homography？
【发布时间】：2012-11-04 19:14:48
【问题描述】：

我正在开发一个程序，我收到两张相同场景的图片，但其中一张有失真：

Mat img_1 = imread(argv[1], 0);  // nORMAL pICTURE
Mat img_2 = imread(argv[2], 0);  // PICTURE WITH DISTORTION

我想评估失真的模式并能够补偿它

我已经能够找到关键点，我想知道是否可以为此使用函数 cv::findHomography...无论如何，该怎么做？

【问题讨论】：

标签： opencv distortion homography

【解决方案1】：

单应性会将一个图像平面映射到另一个图像平面。这意味着如果您的失真可以表示为 3x3 矩阵，那么 findHomography 就是您想要的。如果不是，那么这不是你想要的。它将对应点的两个向量作为输入，并返回最能代表这些点之间变换的 3x3 矩阵。

【讨论】：

【解决方案2】：

好吧，假设我有两张图片（A 和 B），其中一张与另一张略有失真，它们之间存在平移、旋转和比例差异（例如，这些图片：）

Ssoooooooo 我需要在图片 B 中应用一种转换，以补偿存在的失真/平移/旋转，以使两张图片具有相同的大小、方向且没有平移

我已经提取了点并找到了 Homography，如下所示。但我不知道如何使用 Homography 来转换 Mat img_B 所以它看起来像 Mat img_A。有什么想法吗？

//-- Localize the object from img_1 in img_2
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;

for (unsigned int i = 0; i < good_matches.size(); i++) {
    //-- Get the keypoints from the good matches
    obj.push_back(keypoints_object[good_matches[i].queryIdx].pt);
    scene.push_back(keypoints_scene[good_matches[i].trainIdx].pt);
}

Mat H = findHomography(obj, scene, CV_RANSAC);

干杯，

【讨论】：

这似乎是一个问题。将其作为一个新问题提出，这不是一个答案。