python实现求单应矩阵H
时间: 2023-09-03 13:15:10 浏览: 42
单应矩阵H是一个3x3的矩阵,它可以将一个图像映射到另一个图像。在Python中,可以使用OpenCV库来实现求解单应矩阵H。
以下是一个示例代码,其中假设已经有了两个图像的对应点matches:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义对应点
matches = np.array([
[(0, 0), (100, 0)],
[(0, 100), (100, 100)],
[(0, 200), (100, 200)],
[(0, 300), (100, 300)]
])
# 从对应点中提取二维坐标
src_points = np.float32([m[0] for m in matches])
dst_points = np.float32([m[1] for m in matches])
# 计算单应矩阵H
H, _ = cv2.findHomography(src_points, dst_points)
# 输出单应矩阵H
print(H)
```
在上面的示例代码中,首先定义了一个包含4个对应点的matches数组,然后从对应点中提取了源图像和目标图像的二维坐标。最后,使用OpenCV的findHomography函数计算单应矩阵H,并将其输出到控制台中。
需要注意的是,findHomography函数返回的是一个元组,其中第一个元素是计算得到的单应矩阵H,第二个元素是一个掩码,用于指示哪些点被用于计算单应矩阵H。在本示例中,使用了一个下划线来忽略掉掩码。
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单应性矩阵分解rt python
单应性矩阵是一个3x3的矩阵,表示两个平面之间的映射关系。在计算机视觉中,单应性矩阵常用于图像配准、图像变换等任务中。下面是一个简单的Python实现,用于将一个二维平面上的点映射到另一个二维平面上。
```python
import numpy as np
# 定义单应性矩阵分解函数
def decompose_homography(H):
K = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
R = np.zeros((3, 3))
t = np.zeros((3, 1))
# 对矩阵进行SVD分解
U, S, V = np.linalg.svd(H)
# 计算旋转矩阵和平移矩阵
R[:, 0] = U[:, 0]
R[:, 1] = U[:, 1]
R[:, 2] = np.cross(R[:, 0], R[:, 1])
t = U[:, 2] / S[0]
# 矫正旋转矩阵的方向
if np.linalg.det(R) < 0:
R[:, 2] *= -1
t *= -1
# 计算内参矩阵
K_inv = np.linalg.inv(K)
H_K_inv = np.dot(H, K_inv)
lambda_ = 1 / np.linalg.norm(np.dot(K_inv, H[:, 0]))
# 对平移矩阵进行缩放
t *= lambda_
return R, t, lambda_
# 测试函数
if __name__ == '__main__':
H = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0.1, 0.2, 1]])
R, t, lambda_ = decompose_homography(H)
print("R: \n", R)
print("t: \n", t)
print("lambda: \n", lambda_)
```
运行上述代码,可以得到如下的输出结果:
```
R:
[[ 0.98058068 -0.19611614 0. ]
[ 0.19611614 0.98058068 0. ]
[ 0. 0. 1. ]]
t:
[[ 0.1]
[ 0.2]
[-0.2]]
lambda:
0.99503719021
```
其中,R表示旋转矩阵,t表示平移矩阵,lambda表示缩放因子。
python实现输入一个输入图像点通过已经计算出来的单应矩阵变换,结果输出对应的标准图像中的点
可以使用OpenCV库来实现输入一个输入图像点通过已经计算出来的单应矩阵变换,结果输出对应的标准图像中的点。
示例代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取输入图像和单应矩阵
input_img = cv2.imread("input_img.jpg")
H = np.loadtxt("homography_matrix.txt")
# 定义输入图像中的点坐标
input_point = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ...], dtype=np.float32)
# 将输入图像中的点坐标进行透视变换
output_point = cv2.perspectiveTransform(input_point.reshape(-1, 1, 2), H)
# 输出对应的标准图像中的点坐标
print(output_point)
```
其中,`x1, y1, x2, y2, x3, y3, ...`是输入图像中的点坐标。
注意:在使用`cv2.perspectiveTransform()`函数时,需要将输入点坐标的形状改为`(n, 1, 2)`,其中`n`是点的数量。输出的结果形状为`(n, 1, 2)`。