Opencv——单应矩阵

Opencv——单应矩阵

单应性概念

单应性（Homography）变换：可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。

单应矩阵H：s任意比例因子，M相机内参矩阵（看下一节）

单应性在计算机视觉中的应用

图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM

图像校正

用单应矩阵进行图像矫正的例子如下图所示，最少需要四个对应点对就可以实现。

视角变换

单应矩阵用于视角变换的例子如下图所示，可以方便地将左边普通视图转换为右图的鸟瞰图。

图像拼接

既然单应矩阵可以进行视角转换，那我们把不同角度拍摄的图像都转换到同样的视角下，就可以实现图像拼接了。如下图所示，通过单应矩阵H可以将image1和image2都变换到同一个平面。

增强现实（AR）

平面二维标记图案（marker）经常用来做AR展示。根据marker不同视角下的图像可以方便的得到虚拟物体的位置姿态并进行显示，如下图所示。

根据标定图得到单应矩阵

1、打印一张棋盘格标定图纸，将其贴在平面物体的表面。

2、拍摄一组不同方向棋盘格的图片，可以通过移动相机来实现，也可以移动标定图片来实现。

3、对于每张拍摄的棋盘图片，检测图片中所有棋盘格的特征点（角点，也就是下图中黑白棋盘交叉点，中间品红色的圆圈内就是一个角点）。我们定义打印的棋盘图纸位于世界坐标系Zw=0的平面上，世界坐标系的原点位于棋盘图纸的固定一角（比如下图中黄色点）。像素坐标系原点位于图片左上角。

4、因为棋盘标定图纸中所有角点的空间坐标是已知的，这些角点对应在拍摄的标定图片中的角点的像素坐标也是已知的，如果我们得到这样的N>=4个匹配点对（越多计算结果越鲁棒），就可以根据LM等优化方法得到其单应矩阵H。当然计算单应矩阵一般不需要自己写函数实现，OpenCV中就有现成的函数可以调用，对应的c++函数是:

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

从函数定义来看，只要输入匹配点对，指定具体计算方法即可输出结果。

详细细节，看这篇http://www.sohu.com/a/223594989_100007727