图像拼接技术的入门术语

Homography(透视变换)

A Homography is a transformation ( a 3×3 matrix ) that maps the points in one image to the corresponding points in the other image.

就是两幅图的对应点的变换关系（是一个矩阵），对应点以上图，四个不同颜色点为例。

如

以红色点为例（x1,y1）<-->（x2,y2），有如下变换关系

利用单应性进行图像匹配（配准）

全景：透视应用

在前一节中，我们知道，如果两个图像之间的单应性已知，我们可以将一个图像扭曲到另一个图像上。然而，有一个大的警告。图像必须包含一个平面（一本书的顶部），只有平面部分被正确对齐。事实证明，如果你拍第一张照片，任何场景（不只是一个平面），然后通过旋转相机拍了第二图像，两图像将被联系通过单应性。

计算透视变换矩阵

为了计算两幅图像之间的单应性，需要知道两幅图像之间至少有4点对应。如果你有4个以上的对应点，那就更好了。OpenCV将稳健估计单应性，最适合所有对应点。通常，这些点对应是通过匹配图像之间的SIFT或SURF等特征自动发现的。

C++

// pts_src and pts_dst are vectors of points in source

// and destination images. They are of type vector<Point2f>.

// We need at least 4 corresponding points.

Mat h = findHomography(pts_src, pts_dst);

// The calculated homography can be used to warp

// the source image to destination. im_src and im_dst are

// of type Mat. Size is the size (width,height) of im_dst.

warpPerspective(im_src, im_dst, h, size);

Python

'''

pts_src and pts_dst are numpy arrays of points

in source and destination images. We need at least

4 corresponding points.

'''

h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)

'''

The calculated homography can be used to warp

the source image to destination. Size is the

size (width,height) of im_dst

'''

im_dst = cv2.warpPerspective(im_src, h, size)

OpenCV的C++单应性实例

在图2中的图像。可以使用下面的C++代码生成。下面的代码显示了如何在两幅图像中获取四个对应点，并将扭曲图像带到另一个图像上。

#include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv;
using namespace std;int main( int argc, char** argv)
{// Read source image.Mat im_src = imread("book2.jpg");// Four corners of the book in source imagevector<Point2f> pts_src;pts_src.push_back(Point2f(141, 131));pts_src.push_back(Point2f(480, 159));pts_src.push_back(Point2f(493, 630));pts_src.push_back(Point2f(64, 601));// Read destination image.Mat im_dst = imread("book1.jpg");// Four corners of the book in destination image.vector<Point2f> pts_dst;pts_dst.push_back(Point2f(318, 256));pts_dst.push_back(Point2f(534, 372));pts_dst.push_back(Point2f(316, 670));pts_dst.push_back(Point2f(73, 473));// Calculate HomographyMat h = findHomography(pts_src, pts_dst);// Output imageMat im_out;// Warp source image to destination based on homographywarpPerspective(im_src, im_out, h, im_dst.size());// Display imagesimshow("Source Image", im_src);imshow("Destination Image", im_dst);imshow("Warped Source Image", im_out);waitKey(0);
}

python

#!/usr/bin/env pythonimport cv2
import numpy as npif __name__ == '__main__' :# Read source image.im_src = cv2.imread('book2.jpg')# Four corners of the book in source imagepts_src = np.array([[141, 131], [480, 159], [493, 630],[64, 601]])# Read destination image.im_dst = cv2.imread('book1.jpg')# Four corners of the book in destination image.pts_dst = np.array([[318, 256],[534, 372],[316, 670],[73, 473]])# Calculate Homographyh, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)# Warp source image to destination based on homographyim_out = cv2.warpPerspective(im_src, h, (im_dst.shape[1],im_dst.shape[0]))# Display imagescv2.imshow("Source Image", im_src)cv2.imshow("Destination Image", im_dst)cv2.imshow("Warped Source Image", im_out)cv2.waitKey(0)

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