最近我一直在研究图像处理的几何形状。我想要完成的是：
想象一下，有一张场景的两张照片。我想将第二张图片转换为第一张图片。我想以第一张照片作为参考来恢复第二张照片的透视度。
然而，我的问题是关于空间。我已经了解到透视变换是一种投影变换，其中映射平面的特殊情况是欧几里德。
我想问一下这架飞机是否是欧几里得？我认为它具有齐次坐标，因为当我使用open cv执行转换时，我将使用x向量，例如（x，y，1）。关于欧几里德和射影空间的定义我真的很困惑。
两个平面的坐标是否均匀？我应该使用哪种转换来旋转相机稳定？
即使我认为我的问题令人困惑，但我很困惑......
提前致谢。
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我已经知道透视变换是一种投射变换，映射平面的特殊情况是欧几里德。
你是从哪里学到的？好的，输入和输出可能是欧几里得平面，但不一样：在一个设置中无穷远处的线可能最终成为另一个设置中的有限线（例如在地平线上）。
保持在同一欧几里得平面上的投影变换是affine transformation。
我想问一下这架飞机是否是欧几里得？我认为它具有齐次坐标，因为当我使用open cv执行转换时，我会使用x向量，例如（x，y，1）。
同源坐标也可用于仿射变换，因为它们允许将这种变换写为单个矩阵乘法。但是，与一般的投射变换相反，仿射变换永远不会将最后一个分量从零变为非零，反之亦然。
我对欧几里德和投射空间的定义感到困惑。
就空间而言，投影空间是在向仿射空间添加无限元素（在投影平面的情况下在无穷远处的线）时得到的。但我相信你会更多地在家里思考变革而不是空间。仿射变换将始终保持平行线，而投射变换则不会。所以对于视角，你需要投射变换。
两个平面的坐标是否均匀？
我建议使用同源坐标，是的。
我应该使用哪种转换来旋转相机稳定？
四个点及其图像唯一地定义了投影变换。因此，一旦您注册了四个点，就可以计算并应用转换。
像Hugin这样的工具在这里做了更多复杂的工作，通过补偿各种光学失真，通过记录更多的点来获得所有这些的更好的近似，等等。已经结束了。