# 获得单应性矩阵H H, _ = cv2.findHomography(srcPts, dstPts, cv2.RANSAC, 5.0) h, w = img1.shape[:2] pts = np.float32([[0,0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) # 进行放射变换 dst = cv2.perspectiveTransform(pts, H)

这段代码实现了一个图像的单应性变换，即将一个图像的任意四个点映射到另一个图像对应的四个点上。具体来说，代码中的 `cv2.findHomography()` 函数使用 RANSAC 算法从给定的点对中计算出单应性矩阵 H。然后，通过 `cv2.perspectiveTransform()` 函数，将原图像的四个顶点坐标映射到新图像上，并得到变换后的坐标。最后，可以使用变换后的坐标对两张图像进行对齐或融合。

相关问题

H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

这是一个关于计算机视觉中的图像处理问题，我可以回答。cv2.findHomography() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算两个图像之间的单应性矩阵。其中，src_pts 和 dst_pts 分别是源图像和目标图像中的特征点坐标，cv2.RANSAC 是一种随机抽样一致性算法，用于去除异常值，5.0 是阈值参数。最终返回的 H 和 mask 分别是单应性矩阵和掩码。

M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) matchesMask = mask.ravel().tolist()

我可以回答这个问题。这是一个使用OpenCV中的findHomography函数进行图像配准的代码。该函数将源图像中的特征点(src_pts)与目标图像中的特征点(dst_pts)进行匹配，并返回一个变换矩阵M，以及一个掩码mask，用于标记哪些匹配是有效的。在这个代码中，使用了RANSAC算法进行鲁棒性估计，5.0是阈值参数。最后，将掩码转换为列表形式(matchesMask)。