詳解findHomography函數

一、簡介

findHomography函數是opencv中用於計算透視變換矩陣的函數。在圖像處理中，經常需要對圖像進行變形操作，如前後攝像頭匹配、拍攝角度轉換、圖像扭曲矯正等。此時，我們就需要一種方法將一個圖像中的像素點坐標映射到另一個圖像的像素點坐標，而透視變換矩陣就是這種映射方法之一。

二、使用方法

findHomography的使用方法如下：

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

其中：

• srcPoints：源圖像中所選定的檢測點。
• dstPoints：目標圖像中所對應的匹配點。
• method：求解透視變換矩陣的方法，可以選擇默認的0或RANSAC方法的8。
• ransacReprojThreshold：RANSAC方法的最大重投影誤差，默認值為3。
• mask：掩碼，用於過濾誤匹配的點。

函數返回值是一個3×3的雙精度浮點型變量homography，即透視變換矩陣。

三、源碼解析

下面是一段使用findHomography函數的源碼：

Mat src, dst;
vector src_pts, dst_pts;
Mat H;

src = imread("src.jpg");
dst = imread("dst.jpg");

goodFeaturesToTrack(src, src_pts, 500, 0.01, 10);
calcOpticalFlowPyrLK(src, dst, src_pts, dst_pts);

H = findHomography(src_pts, dst_pts, 0);

Mat output;
warpPerspective(src, output, H, dst.size());

首先，我們讀取了兩張圖像src和dst，並且提取了src中的關鍵點src_pts，在dst中匹配這些關鍵點得到了對應的dst_pts。

然後，我們利用findHomography函數得到了透視變換矩陣H，將src圖像變換為output圖像：

warpPerspective(src, output, H, dst.size());

這段代碼的作用是將src圖像變形為dst圖像，形成一幅新的圖像output。

四、函數應用

1. 前後攝像頭匹配

在前後攝像頭切換的過程中，圖像的分辨率和視角會發生變化，如果不能精確匹配前後兩幅圖像中相同的點，就會影響到後續的處理結果。

使用findHomography函數可以實現前後攝像頭之間的匹配。首先在前一張圖像中選定一些關鍵點，然後在後一張圖像中匹配這些關鍵點，並根據這些點計算出透視變換矩陣。最後，我們根據這個矩陣將前一張圖像轉換為後一張圖像的視角。

2. 拍攝角度轉換

當我們拍攝同一個場景的時候，如果攝像頭的位置或角度發生變化，就會導致圖像的變形。使用findHomography函數可以將原先的圖像變形為我們想要的角度。

一般來說，在拍攝前選定一些關鍵點，並按照拍攝的角度取到這些關鍵點的位置坐標。在之後的拍攝中，找到對應的關鍵點，並根據這些點得到透視變換矩陣。最後，我們就可以將圖像變形為我們想要的角度。

3. 圖像扭曲矯正

在數字圖像處理中，我們有時會需要對圖像進行扭曲矯正，這種變形可以被看做是由於鏡頭失真所導致的。

與其它變形一樣，我們同樣可以使用findHomography函數來解決這個問題。例如，我們可以在原始圖像中選定四個角落的點，然後在變形後的圖像中將這些點變換到相應的位置，就可以將圖像進行扭曲矯正。

五、總結

本文介紹了findHomography函數及其使用，它是OpenCV中圖像處理中常用的一個透視變換矩陣計算工具。我們通過實際的應用案例，解釋了如何使用它來進行前後攝像頭匹配、拍攝角度轉換和圖像扭曲矯正。最終，我們發現，在圖像變形領域，對於各種圖像處理及圖像識別應用的實現，findHomography函數發揮着非常重要的作用。