Как использовать Гомографию для преобразования изображений в OpenCV?

у меня есть две фотографии (A и B), слегка искаженные одна от другой, где есть различия в переводе, вращении и масштабе между ними (например, эти фотографии:)

ORIGINAL LENADISTORTED LENA

Ssoooooooo мне нужно применить своего рода преобразование в pic B, чтобы компенсировать искажение/перевод/вращение, которое существует, чтобы сделать оба изображения с одинаковым размером, ориентацией и без перевода

Я уже извлек точки и нашел Гомографию, как показано ниже. Но я не знаю, как использовать Гомографию для преобразования Mat img_B похоже Mat img_A. Есть идеи?

//-- 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);

спасибо,

11
distortion homography opencv transformation

2 ответов

вы хотите warpPerspective

5

вам не нужна гомография для этой проблемы. Вместо этого можно вычислить аффинное преобразование. Однако, если вы хотите использовать гомографию для других целей, вы можете проверить код ниже. Он был скопирован с этой очень подробная статья на фонетическое письмо.

Пример C++ 

// 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);

Пример Python

'''
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)
7