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。