相机那些事(五)——单应矩阵Homography Matrix

我们先来看一段从某公众号获取的一段资料大致了解一下什么是单应矩阵,他有什么用。

接下来我们就来解释一下关于单应矩阵不太好理解的一些内容,

一、单应与其次坐标

一个单应矩阵是大小为3*3的矩阵H,他满足给定一个点p_1 = [x_1, y_1, w_1]^T, H把点p_1变成一个新的点p_2 = [x_2, y_2, w_2]^T = Hp_1。 注意由于它们都是其次坐标,对映的图像上的两个点分别是\left[\frac{x_{1}}{w_{1}}, \frac{y_{1}}{w_{1}}\right]^{T}\left[\frac{x_{2}}{w_{2}}, \frac{y_{2}}{w_{2}}\right]^{T}

二、单应的自由度

如果给定一个单应H = {h_{ij}},给它的元素乘上同一个数a, 得到的单应aHH作用相同,因为新单元无非把齐次点ap_2,ap_2p_2对应的图像上的点相同。所以一个单应中只有8个自由元素,一般令右下角的那个元素h_{33} = 1来归一化。

三、求解单应

8个未知数,需要8个方程来求解,之所以四对点能求解,是因为一对点能够提供两个方程。我们假设有两个图像上的点[x_1, y_1, 1]^T[x_2, y_2, 1]^T带到上面的推导里可以得到:
\begin{aligned} x_{2} &=\frac{x_{1} h_{11}+y_{1} h_{12}+h_{13}}{x_{1} h_{31}+y_{1} h_{32}+1} \\ y_{2} &=\frac{x_{1} h_{21}+y_{1} h_{22}+h_{23}}{x_{1} h_{31}+y_{1} h_{32}+1} \end{aligned}

把这两个式子重新组织一下,得到等价的矩阵形式:
Au =u
其中:
A=\left[\begin{array}{cccccccc}{x_{1}} & {y_{1}} & {1} & {0} & {0} & {0} & {-x_{1} x_{2}} & {-x_{2} y_{1}} \\ {0} & {0} & {0} & {x_{1}} & {y_{1}} & {1} & {-x_{1} y_{2}} & {-y_{1} y_{2}}\end{array}\right]
u=\left[\begin{array}{lllllllll}{h_{11}} & {h_{12}} & {h_{13}} & {h_{21}} & {h_{22}} & {h_{23}} & {h_{31}} & {h_{32}}\end{array}\right]^{T}
v=\left[\begin{array}{ll}{x_{2}} & {y_{2}}\end{array}\right]^{T}
如果有四对不共线匹配点对,这个方程组就能够垒到8行,存在唯一解。如果有n对点,方程就垒到2n行,通过最小二乘法或者SVD分解就可以求解H

四、程序实现

由于点对中存在不少误匹配,往往需要通过RANSAC提出outliers(错误匹配点对),对整个流程在OpenCV中已经集成为函数findhomography,对输入点对坐标,输出单应和一个标记哪些点是正确匹配哪些点是正确匹配哪些点是错误匹配。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,711评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,079评论 3 387
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,194评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,089评论 1 286
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,197评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,306评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,338评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,119评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,541评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,846评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,014评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,694评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,322评论 3 318
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,026评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,257评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,863评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,895评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容