计算的OpenCV的findHomography目标点

Question

编辑：我现在发现这个类似的问题有非常详细的解答：

proportions of a perspective-deformed rectangle

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我使用的OpenCV的findHomography()和warpPerspective()方法“歪斜”一张纸的照片。我有这个主要工作，但我坚持一个细节。

我不明白怎么做的部分是计算出最优化的设定目标点输入到findHomography()。我知道，我想我的输出是矩形的，但我不知道宽度与矩形的高度的比值。我也想的大小输出的矩形，使得在输出图像的最小缩放当我申请通过warpPerspective()变换。我所拥有的是构成我想要在源图像中转换的四边形的四点。我如何计算最佳尺寸的目标矩形？

Answer 1

findHomography()方法将需要四点（如果使用直接线性转换）。如果你想要的最佳设置，你将需要4点一套DLT的单应给予最小投影误差。我的意思是，您需要一种方法来检测DLT的特定数学模型的内点/外点。

该方法是RANSAC，和OpenCV已经实现。你会发现RANSAC结合的findhomography()例子。

我个人发现这个问题，它是OpenCV中RANSAC的迭代次数太高。如果你正在寻找最佳速度，你将不得不深入代码。