我试图计算视频的两个连续帧之间的缩放，旋转和平移。所以基本上我匹配了关键点，然后使用opencv函数findHomography()来计算单应性矩阵。
homography = findHomography(feature1 , feature2 , CV_RANSAC); //feature1 and feature2 are matched keypoints从Homography矩阵计算比例，旋转和平移
我的问题是：如何使用这个矩阵来计算比例，旋转和平移？
任何人都可以提供我的代码或解释如何做到这一点？
是否可以使用的OpenCV 3.0，该分解方法是可用的 http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#decomposehomographymat
我们是在谈论平面还是3D的旋转。看起来这个问题是关于平面旋转的2D，答案是关于3D。 – Vlad 2015-10-15 04:04:41
用于估计树维变换，并通过单应性引起的旋转，存在多种方法。 One of them提供了分解单应性的封闭公式，但它们非常复杂。而且，解决方案从来都不是唯一的。
幸运的是，OpenCV的3已经实现了这个分解（decomposeHomographyMat）。鉴于单应矩阵和正确缩放的内在矩阵，该函数提供了一组四种可能的旋转和平移。
让我们假设第三行的第一和第二小区都为0
分别矩阵的第三列包含在X翻译，翻译在Y和1，。
至于单应性矩阵的剩余左上的2×2部分（其包含剪切，缩放和旋转），它可以被分解下列不同的方法。这里解释一个简单而快速的例子（这种方法假设可逆矩阵）：https://math.stackexchange.com/questions/78137/decomposition-of-a-nonsquare-affine-matrix
3D中的翻译无法完全恢复。 – Vlad 2015-10-15 04:10:50
正确的答案是使用Homography，因为它定义为dst = H。 src并探索它对特定点周围的小部分所起的作用。 对于翻译只是选择一个点： 翻译= DST-H的.src 对于旋转探索两点P1和P2。 p1'= H。 p1，p2'= H。 P2。现在只需计算矢量p1 p2和p1'p2'之间的角度。 对于规模你可以使用相同的技巧，但现在只需比较长度 | p1 p2 |和| p1'p2'|。要使用与第一个正交的另一个分段并且平均结果。你会看到没有恒定的比例因子或翻译。他们将取决于src的位置。
这个问题似乎是关于二维参数。 Homography矩阵捕捉透视失真。如果应用程序不会产生太多的透视失真，则可以使用仿射变换矩阵（仅使用缩放，旋转，平移和不剪切/翻转）来逼近真实世界变换。下面的链接将给出关于将仿射变换分解为不同参数的想法。
https://math.stackexchange.com/questions/612006/decomposing-an-affine-transformation
该关键字是“单应性分解”。 Afair你可以提取旋转QR分解，但你应该更好地谷歌... – Micka 2014-09-04 07:31:36
也许这一个（或其链接）将帮助：http://stackoverflow.com/questions/15420693/how-to-get-旋转平移剪切从一个3x3单应矩阵在c - 尖锐 – Micka 2014-09-04 07:36:03
和这一个=）http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/17/47/39/PDF /RR-6303.pdf – Micka 2014-09-04 07:38:14