如何使用 Homography 在 OpenCV 中转换图片?
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【中文标题】如何使用 Homography 在 OpenCV 中转换图片?【英文标题】:HOW TO use Homography to transform pictures in OpenCV? 【发布时间】:2012-11-14 05:48:42 【问题描述】:我有两张图片(A 和 B),一张与另一张略有失真,它们之间存在平移、旋转和比例差异(例如,这些图片:)
Ssoooooooo 我需要在图片 B 中应用一种转换,以补偿存在的失真/平移/旋转,以使两张图片具有相同的大小、方向且没有平移
我已经提取了点并找到了 Homography,如下所示。但是我不知道如何使用 Homography 来转换 Mat img_B
所以它看起来像 Mat img_A
。有什么想法吗?
//-- Localize the object from img_1 in img_2
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;
for (unsigned int i = 0; i < good_matches.size(); i++)
//-- Get the keypoints from the good matches
obj.push_back(keypoints_object[good_matches[i].queryIdx].pt);
scene.push_back(keypoints_scene[good_matches[i].trainIdx].pt);
Mat H = findHomography(obj, scene, CV_RANSAC);
干杯,
【问题讨论】:
【参考方案1】:您需要warpPerspective 函数。该过程类似于this 教程中介绍的过程(用于仿射变换和扭曲)
【讨论】:
【参考方案2】:这个问题不需要单应性。您可以改为计算仿射变换。但是,如果您确实想将单应性用于其他目的,您可以查看下面的代码。它是从this 复制的homography 上的详细文章。
C++ 示例
// pts_src and pts_dst are vectors of points in source
// and destination images. They are of type vector<Point2f>.
// We need at least 4 corresponding points.
Mat h = findHomography(pts_src, pts_dst);
// The calculated homography can be used to warp
// the source image to destination. im_src and im_dst are
// of type Mat. Size is the size (width,height) of im_dst.
warpPerspective(im_src, im_dst, h, size);
Python 示例
'''
pts_src and pts_dst are numpy arrays of points
in source and destination images. We need at least
4 corresponding points.
'''
h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)
'''
The calculated homography can be used to warp
the source image to destination. Size is the
size (width,height) of im_dst
'''
im_dst = cv2.warpPerspective(im_src, h, size)
【讨论】:
以上是关于如何使用 Homography 在 OpenCV 中转换图片?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章