計算的OpenCV的findHomography目標點

編輯：我現在發現這個類似的問題有非常詳細的解答：計算的OpenCV的findHomography目標點

proportions of a perspective-deformed rectangle

我使用的OpenCV的findHomography()和warpPerspective()方法「歪斜」一張紙的照片。我有這個主要工作，但我堅持一個細節。

我不明白怎麼做的部分是計算出最優化的設定目標點輸入到findHomography()。我知道，我想我的輸出是矩形的，但我不知道寬度與矩形的高度的比值。我也想的大小輸出的矩形，使得在輸出圖像的最小縮放當我申請通過warpPerspective()變換。我所擁有的是構成我想要在源圖像中轉換的四邊形的四點。我如何計算最佳尺寸的目標矩形？

來源

2012-07-11 TomSwift

重複這個問題： http://stackoverflow.com/questions/1194352/proportions-of-a-perspective-deformed-rectangle – TomSwift 2012-07-12 01:05:47

findHomography()方法將需要四點（如果使用直接線性轉換）。如果你想要的最佳設置，你將需要4點一套DLT的單應給予最小投影誤差。我的意思是，您需要一種方法來檢測DLT的特定數學模型的內點/外點。

該方法是RANSAC，和OpenCV已經實現。你會發現RANSAC結合的findhomography()例子。

我個人發現這個問題，它是OpenCV中RANSAC的迭代次數太高。如果你正在尋找最佳速度，你將不得不深入代碼。

來源

2012-07-13 19:13:01

感謝;好信息。但不是我所需要的;我的主要需求是找出輸出矩形的W與H之比，並且在我找到並標記的類似問題中找到答案。 – TomSwift 2012-07-17 15:59:34

是否可以在'findHomography（）'中插入4個以上的點？ – solvingPuzzles 2013-04-12 01:32:39

計算的OpenCV的findHomography目標點

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