单应性变化和单应性矩阵

单应性变化：

什么是单应性？

https://blog.csdn.net/czl389/article/details/67689625

图像中的2D点(x,y)(x,y)可以被表示成3D向量的形式(x1,x2,x3)(x1,x2,x3)，其中x=x1/x3x=x1/x3，y=x2/x3y=x2/x3。它被叫做点的齐次表达，位于投影平面P2上。所谓单应就是发生在投影平面P2P2上的点和线可逆的映射。其它叫法包括射影变换、投影变换和平面投影变换等。 单应变换矩阵是一个3*3的矩阵H。这个变换可以被任意乘上一个非零常数，而不改变变换本身。所以它虽然具有9个元素，但是具有8个自由度。这意味这它里面有8个未知参数待求。 典型地，可以通过图像之间的特征匹配来估计单应矩阵。

 单应性变化讲解：

https://www.learnopencv.com/homography-examples-using-opencv-python-c/

https://blog.csdn.net/xuyangcao123/article/details/70916767