你怎么知道单应矩阵是否可以接受？

Question

当使用OpenCV的findHomography函数估计两组点之间的单应性时，从不同的图像中，即使使用RANSAC或LMEDS，由于输入点内的异常值，有时也会出现错误的单应性。 / p>

// opencv java example:
Mat H = Calib3d.findHomography( src_points, dst_points, Calib3d.RANSAC, 10 );

如何判断得到的3x3单应矩阵是否可以接受？

我已经在Stackoverflow和Google中找到了答案，但无法找到它。

我找到了这篇文章，但对我来说有点神秘：

"The geometric error for homographies"

Answer 1

判断单应性是否可接受的最佳方法是。

1-取一张图像的点并使用计算出的单应性重新投影。

//for one 3D point, this would be the projection
px' = H * px;
py' = H * py;
pz' = H * pz;

2-计算重新投影的点与图像中的实际点之间的euclidean distance。

Reprojection error一点。 p是投影点，q是真实点。

3-建立一个阈值，确定重投影错误是否可接受。

例如，对于许多跟踪应用程序而言，大于一个像素的误差是不可接受的。