如何在python opencv中计算与单应矩阵大于0度的角度的正确平移？

Question

即使在旋转后从技术上讲平移应接近于零，也可以在两个图像之间进行180度旋转。我从cv2.findhomography函数使用两个180度旋转的图像中的点获得的转换与图像的大小相差甚远。是否存在一种基于旋转来估计正确的平移矢量（tx，ty）的数学方法

而且，比例会影响单应矩阵的转换值

Answer 1

同形异义词围绕原点旋转图像；即（0，0）--- 不是图像的中心。意思是，如果先先平移图像，以使图像的中心位于（0，0），然后 then 应用旋转单应性，它将旋转关于中心。然后您可以翻译回来。由于单应性构成，因此您可以为此生成一个单应性，这只是这三个操作的组合-平移，旋转，向后平移。

我之前在此问题上写了一个非常深入的答案，内容涉及“如何在应用单应性之后找到图像的边界”（因此比这个问题更笼统），您可以查看{{3} }。此外，该问题促使GitHub存储库要求代码执行此操作，您可以查看here。