详解findHomography函数

发布时间：2023-05-23

一、简介

findHomography函数是OpenCV中用于计算透视变换矩阵的函数。在图像处理中，经常需要对图像进行变形操作，如前后摄像头匹配、拍摄角度转换、图像扭曲矫正等。此时，我们就需要一种方法将一个图像中的像素点坐标映射到另一个图像的像素点坐标，而透视变换矩阵就是这种映射方法之一。

二、使用方法

findHomography的使用方法如下：

Mat findHomography(InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method=0, double ransacReprojThreshold=3, OutputArray mask=noArray());

其中：

  • srcPoints：源图像中所选定的检测点。
  • dstPoints：目标图像中所对应的匹配点。
  • method：求解透视变换矩阵的方法，可以选择默认的0或RANSAC方法的8。
  • ransacReprojThreshold：RANSAC方法的最大重投影误差，默认值为3。
  • mask：掩码，用于过滤误匹配的点。 函数返回值是一个3x3的双精度浮点型变量homography，即透视变换矩阵。

三、源码解析

下面是一段使用findHomography函数的源码：

Mat src, dst;
vector<Point2f> src_pts, dst_pts;
Mat H;
src = imread("src.jpg");
dst = imread("dst.jpg");
goodFeaturesToTrack(src, src_pts, 500, 0.01, 10);
calcOpticalFlowPyrLK(src, dst, src_pts, dst_pts);
H = findHomography(src_pts, dst_pts, 0);
Mat output;
warpPerspective(src, output, H, dst.size());

首先，我们读取了两张图像src和dst，并且提取了src中的关键点src_pts，在dst中匹配这些关键点得到了对应的dst_pts。 然后，我们利用findHomography函数得到了透视变换矩阵H，将src图像变换为output图像：

warpPerspective(src, output, H, dst.size());

这段代码的作用是将src图像变形为dst图像，形成一幅新的图像output。

四、函数应用

1. 前后摄像头匹配

在前后摄像头切换的过程中，图像的分辨率和视角会发生变化，如果不能精确匹配前后两幅图像中相同的点，就会影响到后续的处理结果。 使用findHomography函数可以实现前后摄像头之间的匹配。首先在前一张图像中选定一些关键点，然后在后一张图像中匹配这些关键点，并根据这些点计算出透视变换矩阵。最后，我们根据这个矩阵将前一张图像转换为后一张图像的视角。

2. 拍摄角度转换

当我们拍摄同一个场景的时候，如果摄像头的位置或角度发生变化，就会导致图像的变形。使用findHomography函数可以将原先的图像变形为我们想要的角度。 一般来说，在拍摄前选定一些关键点，并按照拍摄的角度取到这些关键点的位置坐标。在之后的拍摄中，找到对应的关键点，并根据这些点得到透视变换矩阵。最后，我们就可以将图像变形为我们想要的角度。

3. 图像扭曲矫正

在数字图像处理中，我们有时会需要对图像进行扭曲矫正，这种变形可以被看做是由于镜头失真所导致的。 与其它变形一样，我们同样可以使用findHomography函数来解决这个问题。例如，我们可以在原始图像中选定四个角落的点，然后在变形后的图像中将这些点变换到相应的位置，就可以将图像进行扭曲矫正。

五、总结

本文介绍了findHomography函数及其使用，它是OpenCV中图像处理中常用的一个透视变换矩阵计算工具。我们通过实际的应用案例，解释了如何使用它来进行前后摄像头匹配、拍摄角度转换和图像扭曲矫正。最终，我们发现，在图像变形领域，对于各种图像处理及图像识别应用的实现，findHomography函数发挥着非常重要的作用。

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