Question

我正在使用光流进行视频稳定。为了使calcOpticalFlowPyrLK更快地工作，我将缩小原始图像2x并运行该函数。

如何修改同形异义矩阵（通过findHomography检索）以便能够对原始的更大的图像进行warpPerspective。

Answer 1

这有点晚了你得到的答案很好，但我有一件事要补充。我不喜欢将getPerspectiveTransform这样的函数视为理所当然。在这种情况下，很容易自己制作矩阵。图像缩减是2的幂是很容易的。假设您有一个点，并且想要将其移动到分辨率为两倍的图像。

float newx = (oldx+.5)*2 - .5;
float newy = (oldy+.5)*2 - .5;

相反，去拍摄一半分辨率的图像......

float newx = (oldx+.5)/2 - .5;
float newy = (oldy+.5)/2 - .5;

如果你需要并自己说服自己有效，请绘制自己的图表，记住0索引。不要考虑使转换适用于其他分辨率，而是考虑将每个点移动到转换的分辨率，然后使用转换，然后将其移回。幸运的是，您可以在1个矩阵中完成所有这些操作，我们只需要构建该矩阵！首先为三个步骤中的每个步骤构建一个矩阵

//move point to an image of half resolution, note it is equivalent to the above equation
project_down=(.5,0,-.25,
               0,.5,-.25,
               0, 0,  1)

//move point to an image of twice resolution, these are inverses of one another
project_up=(2,0,.5,
            0,2,.5,
            0, 0,1)

要进行最终转换，只需将它们组合起来

final_transform = [project_up][your_homography][project_down];

好消息是，对于任何给定的单应性，你只需要做一次。这应该与getPerspectiveTransform相同（并且可能运行得更快）。希望了解这一点有助于您处理有关图像分辨率变化的其他问题。

Answer 2

设B是你计算的变换，你可以将B乘以另一个单应性A，得到AB = C，其中C是进行两种变换的单应性，这相当于先应用B，然后应用A.找到A你可以使用getPerspectiveTransform。

AB的

编辑：我的意思是矩阵乘法，而不是逐元素乘法。

编辑2：以获得A您将两个图像的四个角以相同的顺序传递到getPerspectiveTransform，以便下采样图像的角是源点和角点原始图像是目的地点。

opencv更新单应矩阵以适合尺寸加倍的图像

2 个答案: