單應性矩陣要怎麼優化?

時間 2021-06-03 03:03:49

1樓:範帝楷

沒明白仿射和投射場景是什麼意思,呼叫這個先用ransac,把外點去了,並得到乙個初始值,然後再呼叫優化版本,refine一下

2樓:Amusi

斗膽提一下思路:

1.質量。對「多組點對」進行優化,剔除錯誤匹配(可利用RANSAC演算法)

2.數量。提高「多組點對」的數量。

另外有幾點疑問,提問者沒有給出「多組點對」的出處?這個對結果影響還蠻大的

單應性矩陣(8自由度)本身對透視場景支援性就很好,但問題中表示仿射場景還ok,但透視場景就不ok。所以個人覺得不是OpenCV的findhomograph存在問題,而是「質量」和「數量」問題。

3樓:滿天星

我感覺方法還挺多的

為什麼出現這種情況?

可能情況1:點的數量不夠多,你需要發現、生成的特徵點,然後做特徵點匹配,得到點對集之後,依次求單應矩陣。(surf,sift)

可能情況二:對於一張影象來講,當焦距固定,在攝影空間內理論上點的視線交點應該為同一點,但是透視場景時卻交不到一點。視效果而定,假如交點的位置接近,可能是H矩陣內引數精度取值出了問題比如double—>int等;假如大多數點都交不到一起,說明存在相當多的不合格點,需要先對點進行篩選。

但是我印象裡opencv有對點進行篩選優化的函式。

好久不用opencv這方面的知識了,可能有錯誤,先碼一下,過幾天再來補一下。

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