如何在OpenCV中使用单形变换图片？

Question

我有两幅图片(A和B)，其中一幅略有扭曲，另一幅有平移、旋转和缩放差异(例如，这些图片：)

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我需要的是在pic B中应用一种变换，这样它就可以补偿存在的失真/平移/旋转，使两幅图片都具有相同的大小、方向和没有平移。

我已经提取了点，找到了单字，如下所示。但是我不知道如何用“单字”来转换Mat img_B，所以它看起来像Mat img_A。有什么想法吗？

//-- Localize the object from img_1 in img_2
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;

for (unsigned int i = 0; i < good_matches.size(); i++) {
    //-- Get the keypoints from the good matches
    obj.push_back(keypoints_object[good_matches[i].queryIdx].pt);
    scene.push_back(keypoints_scene[good_matches[i].trainIdx].pt);
}

Mat H = findHomography(obj, scene, CV_RANSAC);

干杯,

Answer 1

您需要warpPerspective函数。该过程类似于这教程中提供的过程(用于仿射变换和翘曲)。

Answer 2

对于这个问题，您不需要进行同形处理。你可以用仿射变换代替。但是，如果您确实希望将“同形”用于其他目的，则可以查看下面的代码。它是从这复制而来的，在同调上有很多详细的文章。

C++示例

// pts_src and pts_dst are vectors of points in source 
// and destination images. They are of type vector<Point2f>. 
// We need at least 4 corresponding points. 

Mat h = findHomography(pts_src, pts_dst);

// The calculated homography can be used to warp 
// the source image to destination. im_src and im_dst are
// of type Mat. Size is the size (width,height) of im_dst. 

warpPerspective(im_src, im_dst, h, size);

Python示例

'''
pts_src and pts_dst are numpy arrays of points
in source and destination images. We need at least 
4 corresponding points. 
''' 
h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)

''' 
The calculated homography can be used to warp 
the source image to destination. Size is the 
size (width,height) of im_dst
'''

im_dst = cv2.warpPerspective(im_src, h, size)