opencv findhomography矩阵读取
时间: 2023-05-09 21:01:14 浏览: 74
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它具有许多强大的功能来处理图像和视频数据。其中一个功能是findHomography,它可以计算两个平面之间的透视变换矩阵。
在计算出透视变换矩阵后,可以通过使用OpenCV的FileStorage类来将该矩阵保存到文件中以供读取和使用。这个类提供了一个简单的API来将矩阵写入文件:
```c++
cv::FileStorage fs("homography.xml", cv::FileStorage::WRITE);
fs << "homography" << H;
fs.release();
```
其中H是findHomography返回的3x3矩阵。
要从文件中读取透视变换矩阵,可以使用以下代码:
```c++
cv::Mat H;
cv::FileStorage fs("homography.xml", cv::FileStorage::READ);
fs["homography"] >> H;
fs.release();
```
这将从“ homography.xml”文件中读取H,并将其存储在Mat H中。现在可以使用H来对输入图像进行透视变换。
总而言之,通过OpenCV的findHomography函数可以计算出透视变换矩阵,并可以使用FileStorage类将该矩阵保存到文件中以供读取和使用。
相关问题
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。
opencv python教程
您好,以下是关于使用Python进行OpenCV三维重建的教程:
1. 首先,您需要安装OpenCV和NumPy库。您可以使用pip命令在终端中安装它们:
pip install opencv-python
pip install numpy
2. 接下来,您需要准备一组图像。这些图像应该是同一场景的不同视角。您可以使用相机或从互联网上下载图像。
3. 使用OpenCV中的cv2.imread()函数读取图像。将它们存储在一个列表中。
4. 使用OpenCV中的cv2.SIFT_create()函数创建一个SIFT对象。SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像特征提取的算法。
5. 对于每个图像,使用SIFT对象的detectAndCompute()函数检测和计算关键点和描述符。将它们存储在一个列表中。
6. 使用OpenCV中的cv2.BFMatcher()函数创建一个暴力匹配器对象。这个对象将用于匹配关键点和描述符。
7. 对于每对相邻的图像,使用暴力匹配器对象的match()函数匹配它们的关键点和描述符。将匹配结果存储在一个列表中。
8. 使用OpenCV中的cv2.findHomography()函数计算每对相邻图像之间的单应性矩阵。这个矩阵将用于将图像对齐。
9. 使用OpenCV中的cv2.warpPerspective()函数将每个图像转换为对齐的版本。将它们存储在一个列表中。
10. 使用OpenCV中的cv2.stitcher_create()函数创建一个拼接器对象。这个对象将用于将所有对齐的图像拼接在一起。
11. 使用拼接器对象的stitch()函数将所有对齐的图像拼接在一起。将结果保存为一个输出图像。
12. 使用OpenCV中的cv2.imshow()函数显示输出图像。
希望这个教程对您有所帮助!