В LATCH_match.cpp
в opencv_3.1.0
матрица гомографии определяется и используется как:Матрица гомографии в Opencv?
Mat homography;
FileStorage fs("../data/H1to3p.xml", FileStorage::READ);
...
fs.getFirstTopLevelNode() >> homography;
...
Mat col = Mat::ones(3, 1, CV_64F);
col.at<double>(0) = matched1[i].pt.x;
col.at<double>(1) = matched1[i].pt.y;
col = homography * col;
...
Почему H1to3p.xml
является:
<opencv_storage><H13 type_id="opencv-matrix"><rows>3</rows><cols>3</cols><dt>d</dt><data>
7.6285898e-01 -2.9922929e-01 2.2567123e+02
3.3443473e-01 1.0143901e+00 -7.6999973e+01
3.4663091e-04 -1.4364524e-05 1.0000000e+00 </data></H13></opencv_storage>
С какими критериями были выбраны именно эти числа? Они могут использоваться для любого другого теста на гомографию для фильтрации ключевых точек (как в LATCH_match.cpp
)?
Так вы говорите, что это одноранговая матрица. Итак, как я могу получить такую матрицу для общего изображения? – justHelloWorld
Это изображение происходит из хорошо известного компьютерного видения [набора данных] (http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/data-aff.html). Документ, который вначале описывает методологию и вводит набор данных, из моих знаний: [Оценка эффективности локальных дескрипторов] (https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/det_eval_files/mikolajczyk_pami2004. PDF). Гомография связывает геометрическое преобразование между двумя видами для плоской поверхности и перспективной проекции. Таким образом, вы не можете использовать эту гомографию для других изображений, но вы можете оценить гомографию с помощью надежной схемы (RANSAC). – Catree
Вы можете использовать [cv :: findHomography] (http://docs.opencv.org/3.1.0/d9/d0c/group__calib3d.html#ga4abc2ece9fab9398f2e560d53c8c9780) с помощью RANSAC. Плоское предположение очень важно, точки должны лежать на плоскости в 3D-мире (например, стена, книга и т. Д.). RANSAC используется для устранения выбросов. В принципе, вы выбираете 4 балла в случайном порядке (минимальное количество баллов для оценки гомографии), и вы проверяете, согласуется ли достаточное количество точек с моделью, иначе вы выберете еще 4 балла. В конце вы получаете гомографию и листы/выбросы. Лица должны быть также в большинстве. – Catree