图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。...接下来，我们利用这些点来计算将两个图像的匹配点拼接在一起的变换矩阵。 这种变换称为单应矩阵。简而言之，单应性是一个3x3矩阵，可用于许多应用中，例如相机姿态估计，透视校正和图像拼接。...在这里，我们将使用RANSAC来估计单应矩阵。事实证明，单应矩阵对我们传递给它的数据质量非常敏感。...估计了单应矩阵后，我们需要将其中一张图像变换到一个公共平面上。在这里，我们将对其中一张图像应用透视变换。透视变换可以组合一个或多个操作，例如旋转，缩放，平移或剪切。...我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。
单应性矩阵计算函数与应用 OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后，会得到一些关键点对，我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中，作为输入参数，调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵...上述步骤中最重要的就是单应性矩阵H的计算，这里我们首先来看一下该函数与其各个参数解释： Mat cv::findHomography ( InputArray...OpenCV中的RHO方法就是基于PROSAC估算。...05 对比测试 最后看一下OpenCV中使用单应性矩阵发现对相同的特征点对，分别使用RANSAC、PROSAC、LMEDS进行参数矩阵H的求解结果对比，显示如下： ?...在OpenCV中如果无法正确估算参数H，会返回空Mat对象。 单应性矩阵应用 图像透视变换与对象匹配 ? 图像拼接 ?
代码的具体实现逻辑如下： （1）首先先读入待拼接的图像，例如下述代码示例中的’hanying1.jpg’和’hanying2.jpg’，然后使用opencv自带的cv2.SIFT_create()创建...（2）然后对各幅图像生成的特征描述符使用Flann算法进行匹配，并筛选出匹配结果较好的特征点用于下述单应性矩阵的计算。...（3）单应矩阵估计：通过至少4对匹配的关键点对，可以使用RANSAC（随机抽样一致性）算法估计出单应矩阵H。...RANSAC算法通过随机选择一部分关键点对来估计H，并通过计算其他关键点对与估计的H之间的误差，筛选出符合约束条件的关键点对，并最终得到较好的单应矩阵估计。...（4）图像视点变换：对于每个视点的图像，使用估计得到的单应矩阵H进行变换。对于输出图像的每个像素点，通过逆变换将其映射回到原始视点的坐标系中。
这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。 本文为入门级文章，希望能够帮助读者快速了解相关内容。...目录 一 图像变换与平面坐标系的关系 二 平面坐标系与齐次坐标系 三 单应性变换 四 深度学习在单应性方向的进展 ?...单应性估计在图像拼接中的应用 一 图像变换与平面坐标系的关系 旋转： 将图形围绕原点 ? 逆时针方向旋转 ? 角，用解析式表示为： ? ? 旋转 写成矩阵乘法形式： ? 平移： ? ?...所以单应性矩阵 ? 虽然有9个未知数，但只有8个自由度。 在求 ? 时一般添加约束 ? （也有用 ? 约束），所以还有 ? 共8个未知数。由于一组匹配点 ?...四 深度学习在单应性方向的进展 HomographyNet（深度学习end2end估计单应性变换矩阵） HomographyNet是发表在CVPR 2016的一种用深度学习计算单应性变换的网络，即输入两张图
前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下： ?...改进思路 想要完美的实现无缝拼接，有两个关键技术点： 特征提取与对齐阶段要取得配准对其好的单应性矩阵H，要用好的特征提取，千万别ORB。...之前的实现中图像对齐跟配准做的不错，就是最后的拼接效果不好，所以要改进图像融合，实现无缝融合。...首先是图像特征提取与求单应性矩阵，这步可以省略了。代码可以参考上一篇文章即可。 使用单应性矩阵求得右侧变换之后的图像跟mask 根据mask得权重mask层 最后跟之前的一致，直接融合即可。...OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识...单应性矩阵概念 这里说的单应性矩阵主要是指平面单应性矩阵，在三轴坐标中XYZ，Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。...单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 上图的中零点分别表示两个平面中任意两个点...对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系，而两个平面之间的关系用单应性矩阵来描述如下： H表示单应性矩阵，定义了八个自由度。 这种关系被称为平面单应性。...其次知道它的应用场景，下面我们就从应用层面和代码层面来说说单应性矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过，但是 当时没有说这个是单应性矩阵的应用。
以下是预期的输出： 基于模型的匹配过滤 - RANSAC 在本秘籍中，您将学习如何使用随机样本共识（RANSAC）算法在两个图像之间进行单应性转换的情况下，稳健地过滤两个图像中的关键点之间的匹配 。...这些算法包括背景减法，图像拼接，视频稳定，超重投影和构建 HDR 图像。 使用仿射和透视变换使图像变形 在本秘籍中，我们将介绍两种用于几何变换图像的主要方法：仿射和透视变形。...如果知道平面的对应变换，则可以使用此矩阵将点从一个平面投影到另一平面。 OpenCV 具有查找单应性矩阵的功能，此秘籍向您展示如何使用和应用它。...旋转相机案例 - 从单应性估计相机旋转 在本秘籍中，您将学习如何从仅相对于其光学中心进行旋转运动的摄像机捕获的两个视图之间的单应变换中提取旋转。...第一步，我们从单应性矩阵中剔除相机参数。 此后，它必须是旋转矩阵（按比例缩放）。 由于单应性参数中可能存在噪声，因此所得矩阵可能不是适当的旋转矩阵，例如行列式等于 1 的正交矩阵。
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识...单应性矩阵概念 这里说的单应性矩阵主要是指平面单应性矩阵，在三轴坐标中XYZ，Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。...单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 ?...对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系，而两个平面之间的关系用单应性矩阵来描述如下： ? ? H表示单应性矩阵，定义了八个自由度。 这种关系被称为平面单应性。...其次知道它的应用场景，下面我们就从应用层面和代码层面来说说单应性矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过，但是 当时没有说这个是单应性矩阵的应用。
六、应用 RANSAC算法经常用于计算机视觉，例如同时求解相关问题与估计立体摄像机的基础矩阵，在图像拼接时求变换矩阵的时候。...利用到SLAM中，经常被用于虑除误匹配： 要的就是上图中的效果。 1.RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H，矩阵大小为3×3。...RANSAC算法从匹配数据集中随机抽出4个样本并保证这4个样本之间不共线，计算出单应性矩阵，然后利用这个模型测试所有数据，并计算满足这个模型数据点的个数与投影误差(即代价函数)，若此模型为最优模型，则对应的代价函数最小...随机从数据集中随机抽出4个样本数据 (此4个样本之间不能共线)，计算出变换矩阵H，记为模型M； 2....内点”的比例 ; m为计算模型所需要的最少样本数=4； 求得单应矩阵后就好办了，把内点留下，内点就是筛选后的好用的点，外点舍弃，外点就有可能是误匹配的点。
一 单应性矩阵概念 对于单应性矩阵的概念，此处结合着《Learning OpenCV》，对其进行简单介绍。...在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射（小注：术语「单应性」在不同学科上有各种不同的含义。例如，在数学上，它有更通用的意思。...在计算机视觉中，对单应性最感兴趣的部分只是其他意义中的一个子集）。 因此，一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。...映射目标点到成像仪的单应性矩阵H可以完全用H=sM[r1 r2 t]表述，其中： ? 注意，H现在是3x3矩阵。 OpenCV使用上述公式来计算单应性矩阵。...在单应性矩阵中只有8个独立参数，我们选择归一化，使得 ? =1。但通常的方法是对整个单应性矩阵乘以一个尺度比例。
单应性变换 来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。...对应的变换矩阵称为单应性矩阵。在上述式子中，单应性矩阵定义为 单应性在计算机视觉中的应用 图像校正，图像拼接，相机位姿估计，视觉SLAM等领域有非常重要的作用。...图像校正 图像拼接 既然单应矩阵可以进行视角转换，那我们把不同角度拍摄的图像都转换到同样的视角下，就可以实现图像拼接了，如下图所示，通过单应矩阵H可以将image1和image2都变换到同一平面 增强现实...x’,y’,1)和(x,y,1)单应矩阵H定为： 这里使用的是齐次坐标系，也就是可以进行任意尺度的缩放。...当然计算单应矩阵一般不需要自己写函数实现，opencv中就有现成的函数可以调用。 ?
本篇主要利用OpenCV自带的配准拼接函数Stitcher_create来实现多幅图像的配准拼接 代码参考自：https://github.com/samggggflynn/image-stitching-opencv...，对两张图像进行匹配，得到若干匹配点对，并移除错误匹配； 使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵（homography matrix）； 通过单应矩阵来对图像进行仿射变换； 两图像拼接，重叠部分融合...OpenCV实践 OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口，对于其背后的算法，尚未可知...ERR_HOMOGRAPHY_SET_FAIL=2：使用RANSAC算法估计单应性矩阵失败。同样地，这表明需要更多的图像或者图像地辨识度不足，不能够提取到独特地关键点以精确匹配。...[2]你相机里的全景图是如何实现的 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83225676 [3]PyImageSearch学习笔记三（使用Opencv拼接全景地图二）https
前言 前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。...匹配方法主要是基于暴力匹配/FLANN+KNN完成，图像对齐与配准通过RANSAC跟透视变换实现，最后通过简单的权重图像叠加实现融合、得到拼接之后得全景图像。...这个其中单应性矩阵发现是很重要的一步，如果不知道这个是什么请看这里： OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 基本流程 1.加载输入图像 2.创建AKAZE特征提取器 3.提取关键点跟描述子特征...4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.单应性矩阵图像对齐 6.创建融合遮罩层，准备开始融合 7.图像透视变换与融合操作 8.输出拼接之后的全景图 关键代码 在具体代码实现步骤之前，先说一下软件版本...单应性矩阵发现代码可以看之前文章即可，这里不再赘述。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了...keypoints_sence, matches, dst); imshow("output", dst); imwrite("D:/matches.png", dst); 运行结果如下： 03 单应性矩阵求解与透视变换...对得到的最佳匹配描述子对，取得对应的图像关键点坐标，完成单应性矩阵求解，实现透视变换，是重要的一步，关于单应性矩阵的求解与应用，建议看公众号之前的几篇相关文章即可： OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解...单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接 利用单应性矩阵实现文档对齐显示 这里不再赘述，这部分的代码实现如下： // 抽取匹配描述子对应的关键点 std::vector obj_pts...matches[i].queryIdx].pt); scene_pts.push_back(keypoints_sence[matches[i].trainIdx].pt); } // 对象对齐与单应性矩阵求解
Step2:匹配的两幅图像之间的特征 Step3:使用RANSAC算法利用匹配特征向量估计单应矩阵（homography matrix）。 Step4:利用Step3得到的单应矩阵应用扭曲变换。...用NumPy来进行矩阵操作。imutils是一套OpenCV的工具包。最后把cv2导入OpenCV。 在第6行定义了Stitcher类，可以检测我们是否使用了OpenCV3。...由于在opencv 2.4和OpenCV 3处理关键点检测和局部不变特征的有明显的差异，OpenCV的版本对我们的使用是很重要的。...接下来就是准备应用透视变换： 假设M不返回None，我们在第30行拆包这个元组，是一个包含关键点匹配、从RANSAC算法中得到的单应矩阵H以及最后的status，用来表明那些已经成功匹配的关键点。...有了单应矩阵H后，就可将两张图片“缝合起来”。
图像配准 图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。...OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。...虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。...筛选后的特征点基本能够一一对应。 使用DLT算法（Multiple View Geometry p92提到），将剩下的特征点对进行透视变换矩阵的估计。...因为得到的透视变换矩阵是基于全局特征点对进行的，即一个刚性的单应性矩阵完成配准。为提高配准的精度，Apap将图像切割成无数多个小方块，对每个小方块的变换矩阵逐一估计。
2.使用RANSAC算法来求解单应性矩阵 在进行图像拼接时，我们首先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。...RANSAC算法就是在一原理的基础上，进行的改进，从而根据阈值，剔除错误的匹配点。首先，从已求得的匹配点对中抽取几对匹配点，计算变换矩阵。然后对所有匹配点，计算映射误差。...最后针对最大inliers集合，重新计算单应矩阵 H。...P\S中与模型M的误差小于某一设定阈值t的样本集以及S构成S*。...4.图像拼接 使用RANSAC算法估计出图像间的单应性矩阵，将所有的图像扭曲到一个公共的图像平面上。通常，这里的公共平面为中心图像平面。
视频读取和预处理 在 C++中实现视频拼接算法的第一步是读取视频文件，并对视频进行预处理。视频读取可以使用 C++中的视频处理库，如 OpenCV 等。...在 C++中，可以使用 OpenCV 等库提供的特征点提取和匹配算法，如 SIFT、SURF、ORB 等。这些算法可以提取视频帧中的特征点，并对特征点进行匹配，找到相邻视频帧之间的对应关系。 3. ...图像变换和拼接 根据特征点匹配的结果，可以计算出相邻视频帧之间的变换矩阵。然后，使用变换矩阵对视频帧进行变换，将相邻视频帧进行拼接。...在 C++中，可以使用 OpenCV 等库提供的图像变换和拼接函数，实现视频的拼接。 4. 视频输出和保存 最后，将拼接好的视频输出并保存为一个新的视频文件。...例如，可以选择计算量较小的特征点提取和匹配算法，如 ORB 算法；可以选择快速的图像变换和拼接算法，如基于单应性矩阵的拼接算法。 2.
在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。...在整篇文章中，我们将介绍一些最着名的计算机视觉技术。...在SIFT功能上使用Brute Force Matcher进行特征匹配 请注意，即使在KNN中交叉验证——暴力匹配（Brute force）和比率测试之后，某些功能也无法正确匹配。...现在，我们需要获取这些点并找到基于匹配点将2个图像拼接在一起的变换矩阵。 这种转换称为Homography matrix（单应性矩阵）。...简而言之，如果Homography是3x3矩阵，可用于许多应用，例如相机姿态估计，透视校正和图像拼接。如果Homography是2D变换。它将点从一个平面（图像）映射到另一个平面。
今天我们的目标是找出我们相对于球场上的位置，从而了解我们在比赛中的全局位置。 01.什么是单应性 单应性是一种平面关系，可将点从一个平面转换为另一个平面。...可以在投影矩阵中编码该变换，该投影矩阵将表示3D点的4维均匀向量转换为表示图像平面上2d点的3维均匀向量。 齐次坐标是表示计算机视觉中的点的投影坐标。...H是单应性矩阵，是3 x 3矩阵，可将点从一个平面转换为另一个平面。在这里，变换是在Z = 0的平面和指向该点的图像平面之间进行的投影。单应性矩阵通常通过4点算法求解。...本质上，它使用来自2个平面的4个点对应来求解单应矩阵。...在OpenCV中，我们可以使用cv2.findHomography方法找到单应矩阵： cv2.findHomography(, <points from plane
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