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开放环境下的单应性和图像缩放
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<p>我正在使用python中OpenCV中的标准方法计算两个图像<code>img1</code>和{<cd2>}(图像大多包含一个平面对象,因此单应关系在它们之间很好地工作)。也就是说,我使用sift计算图像之间的点匹配,然后调用<code>cv2.findHomography</code>。在</p> <p>为了加快计算速度,我将两幅图像缩小为<code>small1</code>和{<cd5>},并对这些较小的副本执行计算,因此我计算了单应矩阵<code>H</code>,它将<code>small1</code>映射为<code>small2</code>。 然而,在最后,我想使用计算单应矩阵将一个全尺寸图像<code>img1</code>投影到另一个全尺寸图像{<cd2>}上。在</p> <p>我想我可以简单地将单应矩阵<code>H</code>转换成<code>H_full_size = A * H * A_inverse</code>,其中<code>A</code>是表示从<code>img1</code>到{<cd4>}的矩阵,<code>A_inverse</code>是它的逆矩阵。 然而,这并不奏效。如果我将<code>cv2.warpPerspective</code>应用于按比例缩小的图像<code>small1</code>,则一切如预期,结果(很大程度上)与<code>small2</code>重叠。如果我将<code>cv2.warpPerspective</code>应用于带有<code>H_full_size</code>的全尺寸图像<code>img1</code>,则结果不会映射到<code>img2</code>。在</p> <p>但是,如果我使用<code>A</code>(使用类似<code>projected_pts = cv2.perspectiveTransform(pts, A)</code>)投影点匹配(在缩小的图像上检测到),然后我从中计算<code>H_full_size</code>,一切都很好。在</p> <p>你知道我在这里做错了什么吗?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在我看来,问题是单应性应用的透视投影是一种非线性变换(只有在使用齐次坐标时才是线性的),不能用法向变换矩阵表示。因此,将这种透视投影矩阵与其他一些变换相乘会产生不理想的结果。在</p> <p>您可以尝试将原始矩阵H元素乘以:</p> <p>S=[1,1,标度;1,1,标度;1/标度,1/标度,1]</p> <p>全尺寸=S*H</p> <p>其中scale为例2,如果将原始图像的大小减小了2。在</p>
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