Zastosuj homografię do punktów Python

1. Jak zastosować matrycę homograficzną do punktu?
2. Co to jest homografia w Pythonie?
3. Jak obliczyć matrycę homograficzną w OpenCV?
4. Co to jest perspektywa warp?

Jak zastosować matrycę homograficzną do punktu?

Ten związek przestrzenny jest reprezentowany przez transformację znaną jako homografia H, gdzie H jest macierzą 3 x 3. Aby zastosować homografię H do punktu P, po prostu oblicz p '= hp, gdzie p i p' są (3-wymiarowe) jednorodne współrzędne. P 'jest wtedy przekształconym punktem.

Co to jest homografia w Pythonie?

Co to jest homografia? Homografia to transformacja, która mapuje punkty w jednym punkcie do odpowiedniego punktu na innym obrazie. Homografia to macierz 3 × 3: jeśli 2 punkty nie ma w tej samej płaszczyźnie, musimy użyć 2 homografów. Podobnie w przypadku N samolotów musimy używać N homografów.

Jak obliczyć matrycę homograficzną w OpenCV?

Jak obliczyć homografię ? Aby obliczyć homografię między dwoma obrazami, musisz znać co najmniej 4 punkty korespondencji między dwoma obrazami. Jeśli masz więcej niż 4 odpowiednie punkty, jest jeszcze lepiej. OpenCV solidnie oszacuje homografię, która najlepiej pasuje do wszystkich odpowiednich punktów.

Co to jest perspektywa warp?

Perspektywiczny algorytm osnowy pozwala na poprawienie zniekształceń perspektywicznych spowodowanych niewspółosiowością kamery w odniesieniu do przechwytywania płaszczyzny obiektu. Dzieje się tak, gdy kamera jest na przykład wskazana na ramę wiszącą na ścianie, ale patrzy od dołu.