Question

我正在尝试通过匹配SIFT描述符并通过RANSAC查找转换矩阵来搜索输入图像中的特定对象。该对象只能通过2D空间中的相似变换（缩放，旋转，平移）在场景中进行修改，因此我需要在3D空间中估计2x2变换矩阵而不是3x3单应矩阵。我怎样才能在OpenCV中实现这一目标？

Answer 1

您可以使用estimateRigidTransform（我不知道它是否是RANSAC，http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/revisions/2.4.4/entry/modules/video/src/lkpyramid.cpp中的代码在评论中说RANSAC），第三个参数设置为false以便得到比例+旋转+翻译：

#include <vector>
#include <iostream>
#include "opencv2/video/tracking.hpp"

int main( int argc, char** argv )
{
    std::vector<cv::Point2f> p1s,p2s;

    p1s.push_back(cv::Point2f( 1, 0));
    p1s.push_back(cv::Point2f( 0, 1));
    p1s.push_back(cv::Point2f(-1, 0));
    p1s.push_back(cv::Point2f( 0,-1));

    p2s.push_back(cv::Point2f(1+sqrt(2)/2, 1+sqrt(2)/2));
    p2s.push_back(cv::Point2f(1-sqrt(2)/2, 1+sqrt(2)/2));
    p2s.push_back(cv::Point2f(1-sqrt(2)/2, 1-sqrt(2)/2));
    p2s.push_back(cv::Point2f(1+sqrt(2)/2, 1-sqrt(2)/2));

    cv::Mat t = cv::estimateRigidTransform(p1s,p2s,false);

    std::cout << t << "\n";

    return 0;
}

使用OpenCV 2.4.4进行编译和测试。输出是：

[0.7071067988872528, -0.7071067988872528, 1.000000029802322;
  0.7071067988872528, 0.7071067988872528, 1.000000029802322]

Answer 2

您可以使用opencv在点集之间查找仿射变换，这比您描述的情况（称为相似变换）稍微更为通用，因为它也描述了形状的剪切变换。

可以使用函数getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)执行。这需要2组三个点并计算它们之间的仿射变换。

如何估计OpenCV中的2D相似变换（线性共形，非反射相似性）？

2 个答案: