单应性变换(Homography)

概要：

来源：http://www.learnopencv.com/homography-examples-using-opencv-python-c/

单应性变换就是一个平面到另一个平面的映射关系。

如图，两张图片中相同颜色的点叫做corresponding Points，比如两个红点就是一对corresponding points。单应性矩阵(Homography)就是一个从一张图像到另一张图像映射关系的转换矩阵(3*3)。可以由下面的公式来表示：

以图像中的红点为例，可以将单应性变换写成如下形式：

Python实现：

import cv2
import numpy as np
import pylab as plif __name__ == '__main__' :# Read source image.im_src = cv2.imread('book2.jpg')# Four corners of the book in source imagepts_src = np.array([[167.0, 264.0], [482.0, 798.0], [1079.0, 403.0],[613.0, 84.0]])# Read destination image.im_dst = cv2.imread('book1.jpg')# Four corners of the book in destination image.pts_dst = np.array([[193.0, 742.0],[996.0, 874.0],[1059.0, 157.0],[266.0, 145.0]])# 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]))pl.figure(), pl.imshow(im_src[:, :, ::-1]), pl.title('src'),pl.figure(), pl.imshow(im_dst[:, :, ::-1]), pl.title('dst')pl.figure(), pl.imshow(im_out[:, :, ::-1]), pl.title('out'), pl.show()  #show dst

结果：

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