主要涉及两个函数。
第一个，findHomography
计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） ，使用最小均方误差或者RANSAC方法。函数功能：找到两个平面之间的转换矩阵。
Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints,InputArray dstPoints,int method = 0,double ransacReprojThreshold = 3,OutputArray mask = noArray(),const int maxIters = 2000,const double confidence = 0.995
)
参数详解：
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srcPoints
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源平面中点的坐标矩阵，可以是CV_32FC2类型，也可以是vector<Point2f>类型
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dstPoints
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目标平面中点的坐标矩阵，可以是CV_32FC2类型，也可以是vector<Point2f>类型
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method
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计算单应矩阵所使用的方法。不同的方法对应不同的参数，具体如下：
- 0 - 利用所有点的常规方法
- RANSAC - RANSAC-基于RANSAC的鲁棒算法
- LMEDS - 最小中值鲁棒算法
- RHO - PROSAC-基于PROSAC的鲁棒算法
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ransacReprojThreshold
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将点对视为内点的最大允许重投影错误阈值（仅用于RANSAC和RHO方法）。如果
 则点被认为是个外点（即错误匹配点对）。若srcPoints和dstPoints是以像素为单位的，则该参数通常设置在1到10的范围内。
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mask
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可选输出掩码矩阵，通常由鲁棒算法（RANSAC或LMEDS）设置。 请注意，输入掩码矩阵是不需要设置的。
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maxIters
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RANSAC算法的最大迭代次数，默认值为2000。
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confidence
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可信度值，取值范围为0到1.
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第二个，warpPerspective
通过输入变换矩阵得到透视图片。
void cv::warpPerspective(InputArray src,OutputArray dst,InputArray M,Size dsize,int flags = INTER_LINEAR,int borderMode = BORDER_CONSTANT,const Scalar &borderValue = Scalar() )
参数详解：
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src
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输入图片
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dst
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输出图片
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M
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输入的透视变换矩阵，大小是3*3
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dsize
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输出图片的大小
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flags
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插值方法（INTER_LINEAR或INTER_NEAREST）与可选标志WARP_INVERSE_MAP的组合，将M设置为逆变换（
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