OpenCV3/C++: 平面对象识别与透视变换教程

本文主要介绍了OpenCV库中的`findHomography()`函数，该函数用于在C++编程中实现平面对象的识别与透视变换。通过理解并应用这个函数，开发者能够处理图像的几何变换，例如将图像从一种视角转换到另一种视角。 在计算机视觉领域，透视变换是一种将图像从一个视图转换到另一个视图的数学方法，通常用于校正图像的透视失真或者在不同视角之间映射对象。`findHomography()`函数就是用来找出这种变换的3x3矩阵H，它描述了从一个平面到另一个平面的线性关系。 该函数的主要参数包括： 1. `srcPoints`：表示原始平面上的点集坐标。 2. `dstPoints`：对应于`srcPoints`在目标平面上的点集坐标。 3. `method`：用于计算单应性矩阵的方法，包括非鲁棒的最小二乘法（0）以及鲁棒方法如RANSAC、LMEDS和RHO。 4. `ransacReprojThreshold`：在RANSAC方法中，设定允许的重投影误差阈值，超出此阈值的点被视为异常值。 5. `mask`：输出掩码，用于标识哪些点被用作内点（符合模型）和外点（不符合模型）。 6. `maxIters`：RANSAC迭代的最大次数。 7. `confidence`：置信度水平，RANSAC算法的目标是在给定的置信度下找到正确的匹配点。 计算单应性矩阵的方法中，RANSAC和LMEDS等鲁棒方法能够处理异常值，即不遵循透视变换规律的点。RANSAC通过随机抽样来剔除异常值，而LMEDS则通过计算中值重投影误差来确定最合适的子集。RHO方法则是基于概率的抽样一致性方法。如果数据集中没有异常值且噪声较小，使用非鲁棒的最小二乘法（method=0）就足够了。 `perspectiveTransform()`函数则是使用得到的单应性矩阵进行实际的透视变换，将输入的点集或数组按照H矩阵进行变换，从而完成图像的几何矫正或对象的识别。 总结来说，`findHomography()`和`perspectiveTransform()`在OpenCV中扮演着至关重要的角色，它们使得开发者能够处理图像的几何变换，进行对象识别和场景重建。通过理解这些函数的工作原理和参数含义，我们可以有效地解决与透视变换相关的问题，从而在C++和OpenCV项目中实现更精确的图像处理。