homography单应性

概要：

来源：http://www.learnopencv.com/homography-examples-using-opencv-python-c/

单应性变换就是一个平面到另一个平面的映射关系。

homography单应性

如图，两张图片中相同颜色的点叫做corresponding Points，比如两个红点就是一对corresponding points。单应性矩阵(Homography)就是一个从一张图像到另一张图像映射关系的转换矩阵(3*3)。可以由下面的公式来表示：

homography单应性

以图像中的红点为例，可以将单应性变换写成如下形式：

homography单应性

Python实现：

[python]view plain copy
import cv2  
import numpy as np  
import pylab as pl  
   
if __name__ == '__main__' :  
      
   
    # Read source image.  
    im_src = cv2.imread('book2.jpg')  
    # Four corners of the book in source image  
    pts_src = np.array([[167.0, 264.0], [482.0, 798.0], [1079.0, 403.0],[613.0, 84.0]])  
   
   
    # Read destination image.  
    im_dst = cv2.imread('book1.jpg')  
    # Four corners of the book in destination image.  
    pts_dst = np.array([[193.0, 742.0],[996.0, 874.0],[1059.0, 157.0],[266.0, 145.0]])  
   
    # Calculate Homography  
    h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)  
       
    # Warp source image to destination based on homography  
    im_out = cv2.warpPerspective(im_src, h, (im_dst.shape[1],im_dst.shape[0]))  
       
    pl.figure(), pl.imshow(im_src[:, :, ::-1]), pl.title('src'),  
    pl.figure(), pl.imshow(im_dst[:, :, ::-1]), pl.title('dst')  
    pl.figure(), pl.imshow(im_out[:, :, ::-1]), pl.title('out'), pl.show()  #show dst   

结果：

homography单应性