image-processing - 计算 OpenCV 的 findHomography 的目标点

Question

编辑：我现在发现这个类似的问题有一个非常详细的答案：

透视变形矩形的比例

---

我正在使用 OpenCVfindHomography()和warpPerspective()方法来“歪斜”一张纸的照片。我有这个在很大程度上工作，但我被困在一个细节上。

我不明白该怎么做的部分是计算要输入的最佳目标点集findHomography()。我知道我希望我的输出是矩形的，但我不知道矩形的宽高比。我还希望调整输出矩形的大小，以便在通过warpPerspective(). 我所拥有的只是形成要在源图像中转换的四边形的四个点。如何计算最佳大小的目标矩形？

Answer 1

该findHomography()方法需要四个点（如果使用直接线性变换）。如果您想要最佳集，您将需要 DLT 的单应性给出最小重投影误差的 4 点集。我的意思是，您需要一种方法来检测DLT的特定数学模型的异常值/异常值。

这种方法是RANSAC，OpenCV 已经实现了。您将找到与RANSACfindhomography()结合的示例。

我个人发现了一个问题，那就是 OpenCV 中 RANSAC 的迭代次数太高了。如果您正在寻找最佳速度，则必须深入研究代码。