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我一直在尝试通过使用从 2 个图像中手动选择的对应点来计算 matlab 中的单应矩阵。到目前为止，这是我的代码：

    spoints = [330.756756756757,923.310810810811; %points from source image
    335.945945945946,1016.71621621622;
    495.081081081081,771.094594594595;
    498.540540540540,933.689189189189];
    dpoints = [310.000000000000,477.040540540540; %points from destination image
    320.378378378378,558.337837837838;
    462.216216216216,319.635135135135;
    469.135135135135,471.851351351351];
    %/////////////homography matrix///////////////////
    n = size(spoints, 1); 
    A = zeros(n*2,8); 
    b = zeros(n*2,1); 
    j=1;
    for i=1:n
        A(j,:)=[dpoints(i,1) dpoints(i,2) 1 0 0 0 -spoints(i,1)*dpoints(i,1) - spoints(i,1)*dpoints(i,2)];
        b(j,1)=spoints(i,1);
        j=j+1;
        A(j,:)=[0 0 0 dpoints(i,1) dpoints(i,2) 1 -spoints(i,2)*dpoints(i,1) -spoints(i,2)*dpoints(i,2)];
        b(j,1)=spoints(i,2);
        j=j+1;
    end

    x = (A\b);
    H = [x(1,1) x(2,1) x(3,1);
        x(4,1) x(5,1) x(6,1);
        x(7,1) x(8,1) 1];

这没有给出正确的 H 矩阵。我通过

    bla = zeros(4,3);
    bla(1,:,:)=H*[dpoints(1,:),1]';
    bla(2,:,:)=H*[dpoints(2,:),1]';
    bla(3,:,:)=H*[dpoints(3,:),1]';
    bla(4,:,:)=H*[dpoints(4,:),1]';

bla 矩阵应该等于点矩阵，但不是。我究竟做错了什么？

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2 回答 2

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我不会在第一步中这样做。有像2D 和 3D 中的DLT（直接线性变换）这样的算法，它们始终如一地执行此操作，其中大多数使用 SVD 奇异值分解技术。SVD 在 MATLAB 中实现，您可以在此处阅读。您可以使用 SVD 代替 A\b。

于 2013-05-02T19:24:19.223 回答
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解决了。只需用 dpoints 切换点并完成。

于 2013-05-03T18:40:16.273 回答