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我正在开展一个项目，该项目试图根据相机的已知方向从图像中消除透视失真。我的想法是，我可以根据相机的已知 X、Y 和 Z 方向创建一个旋转矩阵。然后我可以通过 WarpPerspective 方法将这些矩阵应用于图像。

在我的脚本（用 Python 编写）中，我创建了三个旋转矩阵，每个都基于一个方向角。我已经到了一个我被困在两个问题上的地步。首先，当我将每个单独的矩阵加载到 WarpPerspective 方法中时，它似乎无法正常工作。每当我在一个轴上扭曲图像时，它似乎都会显着过度扭曲图像。仅当我将方位角限制在 1 度或以下时，才能识别图像的内容。

其次，如何将三个旋转矩阵组合成一个矩阵以加载到 WarpPerspective 方法中。我可以将 3x3 旋转矩阵导入该方法，还是必须创建一个 4x4 投影矩阵。下面是我正在处理的代码。

谢谢您的帮助。

铬

from numpy import *
import cv

#Sets angle of camera and converts to radians
x =  -14 * (pi/180)
y = 20 * (pi/180)
z =  15 * (pi/180)

#Creates the Rotational Matrices
rX = array([[1, 0, 0], [0, cos(x), -sin(x)], [0, sin(x), cos(x)]])
rY = array([[cos(y), 0, -sin(y)], [0, 1, 0], [sin(y), 0, cos(y)]])
rZ = array([[cos(z), sin(z), 0], [-sin(z), cos(z), 0], [0, 0, 1]])

#Converts to CVMat format
X = cv.fromarray(rX)
Y = cv.fromarray(rY)
Z = cv.fromarray(rZ)

#Imports image file and creates destination filespace
im = cv.LoadImage("reference_image.jpg")
dst = cv.CreateImage(cv.GetSize(im), cv.IPL_DEPTH_8U, 3)

#Warps Image
cv.WarpPerspective(im, dst, X)

#Display
cv.NamedWindow("distorted")
cv.ShowImage("distorted", im)
cv.NamedWindow("corrected")
cv.ShowImage("corrected", dst)
cv.WaitKey(0)
cv.DestroyWindow("distorted")
cv.DestroyWindow("corrected")
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3 回答 3

4

你做错了几件事。首先，您不能在没有相机模型的情况下在 x 或 y 轴上旋转。想象一下具有令人难以置信的宽视野的相机。您可以将它非常靠近一个物体并看到整个物体，但是如果该物体旋转它的边缘似乎会很快飞向您，并带有强烈的透视失真。另一方面，小视野（想想望远镜）几乎没有透视失真。一个不错的起点是将您的图像平面设置为至少与相机的宽度一样远，并将您的对象放在图像平面上。这就是我在这个例子中所做的（c++ openCV）

步骤是

  1. 构造一个旋转矩阵
  2. 图像在原点居中
  3. 旋转图像
  4. 将图像沿 z 轴向下移动
  5. 乘以相机矩阵
  6. 扭曲视角
//1
float x =  -14 * (M_PI/180);
float y =  20 * (M_PI/180);
float z =  15 * (M_PI/180);

cv::Matx31f rot_vec(x,y,z);
cv::Matx33f rot_mat;
cv::Rodrigues(rot_vec, rot_mat); //converts to a rotation matrix

cv::Matx33f translation1(1,0,-image.cols/2,
                        0,1,-image.rows/2,
                        0,0,1);
rot_mat(0,2) = 0;
rot_mat(1,2) = 0;
rot_mat(2,2) = 1;

//2 and 3
cv::Matx33f trans = rot_mat*translation1;
//4
trans(2,2) += image.rows;
cv::Matx33f camera_mat(image.rows,0,image.rows/2,
                       0,image.rows,image.rows/2,
                       0,0,1);
//5
cv::Matx33f transform = camera_mat*trans;
//6
cv::Mat final;
cv::warpPerspective(image, final, cv::Mat(transform),image.size());

这段代码给了我这个输出

在此处输入图像描述

在发布此内容之前，我没有看到佛朗哥的回答。他是完全正确的，使用 FindHomography 可以为您节省所有这些步骤。我仍然希望这很有用。

于 2012-09-06T04:49:24.870 回答
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仅知道旋转是不够的，除非您的图像是使用远心镜头或具有很长焦距的远摄镜头拍摄的（在这种情况下，图像几乎是正交的，并且没有透视失真）。

此外，这不是必需的。的确，您可以通过校准相机（即估计内在和外在参数以形成完整的相机投影矩阵）来撤销图像中一个平面的透视缩短。

但是，如果您可以在图像中识别出一个四边形，该四边形是真实世界正方形（或具有已知宽度/高度比的矩形）的图像，您可以更简单地获得相同的结果。如果你能做到这一点，你可以简单地计算将正方形（矩形）映射到四边形的单应矩阵，然后使用它的逆进行扭曲。

于 2012-09-06T03:29:19.150 回答
0

旋转矩阵的维基百科页面显示了如何将三个基本旋转矩阵组合成一个矩阵。

于 2012-09-05T20:14:00.060 回答