Homography單應性矩陣程式實現

單應性矩陣重要應用在求解兩幅影象的對映關係，或者影象座標與世界座標的對映關係。

這裡主要在張正有相機標定法的基礎上，求解h。

具體理論為請點：相機標定法-張正有

opencv程式實現

std::vector

pt1(4);
std::vector
pt2(4);
pt1[0] = point2f(0,0) ;    
pt1[1] = point2f(1,0) ; 
pt1[2] = point2f(1,1) ; 
pt1[3] = point2f(0,1) ;  
pt2[0] = point2f(496.01f,147.48f);   147.4822             
pt2[1] = point2f(492,419);                 
pt2[2] = point2f(118,355);                    
pt2[3] = point2f(200,98); 
std::vector
char> inliersmask(4);
cv::mat h = cv::findhomography( (mat)pt1, (mat)pt2, cv_fm_ransac, 1.0,inliersmask);

m=[496.01,492,118,200;147.48,419,355,98;1,1,1,1];

m=[011
0;     001
1;    111
1 ];
load ('mx1.mat');
np = size(m,2);
p=ones(2*np,9);
fori=1:np     %每幅影象取np個點
p(2*i-1,:)=[m(:,i)' 0 0 0 -m(1,i)*m(:,i)'];
p(2*i,:)=  [0
00 m(:,i)' -m(2,i)*m(:,i)'];
end;
[u s v]=svd(p); %正交分解
h=v(:,9);       %取v的最後一列
h=h/h(9);       %歸一化
options = optimset('largescale','off','levenbergmarquardt','on');% 使用lsqnonlin進行非線性最小二乘求解
x = lsqnonlin( @fun1, reshape(h,1,9) , ,,options, m, m);
h=reshape(x,3,3);         % 將矩陣h恢復為3*3
h=h';
f=h;

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