homography

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我正在用Java構建一個使用OpenCV的應用程序。我之前沒有使用過這個庫，而Java實現在文檔方面有點欠缺。我需要撤消透視變形圖像以使其平整。我需要將梯形轉換爲矩形。基本上我需要拉伸兩個平行邊中較短的一邊以匹配較長平行邊的長度。我知道我需要計算單應性並使用WarpPerspective函數，但我不知道如何構造此命令。我知道什麼是單應性，但是我不知道如何申明，我不知道要把什麼東西輸入warpPer

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Matlab：從視差映射到三維座標

我複製了matlab代碼：http://www.mathworks.fr/fr/help/vision/ug/stereo-image-rectification.html 我可以計算3D座標，但我不確定它是否是正確的。從差異圖開始計算3D座標，我們如何考慮翹曲tform1和tform2？

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Homographie Opencv適用於Opengl

我修改了一個算法來糾正。它返回2個Opencv單應性（3x3矩陣）。我可以使用cv :: warpPerspective並獲得更正的圖像。所以這個算法是正確的。但是我需要將這些單應用應用於OpenGl中的紋理。所以我創建了一個4x4矩陣（HomoGl），我使用 glMultMatrixf(HomoGl); 來應用這個Tranform。要填補我使用的HomoGl for(int i=0;i<3;

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使用estimateRigidTransform而不是findHomography

以下鏈接中的示例使用findHomography來獲取兩組點之間的轉換。我想限制轉換中使用的自由度，所以想用estimateRigidTransform替換findHomography。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feature-homogra

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使用RANSAC的仿射變換模型

我想使用RANSAC僅使用三個對應來估計2個圖像之間的單應性，即我試圖找到連接兩個圖像的仿射變換。我使用的方法是使用數據矩陣的SVD（使用三個對應關係），然後將v（[u，s，v] = SVD（A））中的最後一列作爲單應矩陣，然後使用RANSAC方法來獲得最適合的Homography矩陣。我想使用此代碼： http://www.vlfeat.org/applications/sift-mosaic-

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如何「正確」從單應性重建固有矩陣

我非常努力地閱讀下面的文章。 Z.Zhang。通過從未知方向查看平面靈活進行攝像機校準。國際計算機視覺會議（ICCV'99），希臘科孚島，第666-673頁，1999年9月。本文提出了一種方法來首先估計棋盤在圖像座標和世界座標之間的單應矩陣。然後根據裏面的方程得到內參數和外參數。但是，我剛剛發現了一些非常奇怪的東西，它是「主要點」的位置，u0 & v0。理論上講，它們應該位於圖像中。在此圖中

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原始圖像和變形圖像之間的插值

在OpenCV中，我使用特徵匹配技術來查找其他圖像中的匹配對象。當我找到匹配對象時，我使用「findHomography」方法計算透視變換。 FindHomography 這工作正常，我可以基於這個矩陣轉換圖像。我有一個視頻alpha混合原始和轉換後的圖像之間，但現在我想動畫之間的原始和轉換位置之間的過渡，而不是兩者之間的阿爾法混合。我有3x3的Homography矩陣，它給了我完整的轉換，但是

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顯示黑色圖像的幾何變形

我遇到了幾何變形的問題，基本上是從俯視圖的角度扭曲圖像。不使用積分。我有什麼：我有一個像看一個45deg的角度（即）F是我的相機的位置朝下 This紙什麼我想做。第2頁有主要配方在OpenCV中cv::warpPerspective用來活躍這個變形的圖像我有必要Ccam1_cam2輪替]主要功能（假設我的數學是正確的）我做了什麼：我使用紙上的公式生成H矩陣。經過測試，如果沒有翻譯，只

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從基礎矩陣中找到Homography矩陣

我試圖計算給定一組對應關係和基本矩陣F的Homography矩陣H。從極幾何原理我知道這可以通過epiline的交叉產品和F從Epipole Geometry [e_ij] x F_ij = H_ij 做我使用OpenCV從尋找基本矩陣F使用cv::findFundamentalMat()設置兩個視圖之間的匹配。我的問題是，我如何找到e_ij以及如何使用它來計算H。在OpenCV中有一個函數c

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從Homography矩陣計算比例，旋轉和平移

我試圖計算視頻的兩個連續幀之間的縮放，旋轉和平移。所以基本上我匹配了關鍵點，然後使用opencv函數findHomography()來計算單應性矩陣。 homography = findHomography(feature1 , feature2 , CV_RANSAC); //feature1 and feature2 are matched keypoints 我的問題是：如何使用這個矩陣來計