opencv 单应性变换
时间: 2023-11-16 14:59:44 浏览: 174
OpenCV中的单应性变换是一种基于单应矩阵的图像变换方法,它可以将一个图像投影到另一个图像上,从而实现图像拼接、图像纠正等功能。单应矩阵是一个3x3的矩阵,可以通过已知的匹配点对计算得到。在OpenCV中,可以使用findHomography函数来计算单应矩阵。通过单应矩阵,我们可以将不同角度拍摄的图像都转换到同一个平面上,从而实现图像拼接。
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opencv 单应性变换 c++
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的函数和工具。单应性变换是一种图像处理技术,它可以将一个图像投影到另一个平面上,同时保持图像中的直线和平行线不变。在OpenCV中,可以使用函数findHomography来计算两个图像之间的单应性矩阵,使用函数warpPerspective来进行单应性变换。这些函数都是使用C++编写的,可以在OpenCV的C++接口中调用。如果你想学习更多关于OpenCV的内容,可以参考引用中提供的源码和引用中的输出结果。
单应性矩阵线性估计代码opencv
单应性矩阵(Homography Matrix)是计算机视觉中常用的一种变换矩阵,可以将一个平面上的点映射到另一个平面上的对应点。在OpenCV中,可以使用findHomography函数来估计两个平面之间的单应性矩阵。下面是一个简单的示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat src1 = imread("image1.jpg");
Mat src2 = imread("image2.jpg");
// 定义特征点向量和描述子向量
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
// 提取特征点和描述子
Ptr<ORB> orb = ORB::create();
orb->detectAndCompute(src1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
orb->detectAndCompute(src2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 匹配特征点
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 筛选出最佳匹配
double min_dist = 1000;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
double dist = matches[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
}
std::vector<DMatch> good_matches;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
if (matches[i].distance < 3 * min_dist)
{
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
// 提取匹配点对
std::vector<Point2f> points1, points2;
for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++)
{
points1.push_back(keypoints1[good_matches[i].queryIdx].pt);
points2.push_back(keypoints2[good_matches[i].trainIdx].pt);
}
// 计算单应性矩阵
Mat H = findHomography(points1, points2, RANSAC);
return 0;
}
```
在这个示例代码中,我们首先使用ORB算法提取了两幅图像的特征点和描述子。然后使用BFMatcher算法匹配了两幅图像的特征点,并筛选出最佳匹配。接下来,我们使用findHomography函数估计了两个平面之间的单应性矩阵。最后,我们可以使用这个单应性矩阵来进行图像配准或者图像拼接等操作。
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