【opencv学习笔记】平面识别&&透视变换

前言

在日常生活中，我们接触的照片经常会因为角度或者方向的问题，而导致图像中的文字倾斜或者角度偏转。透视变换（Perspective Transformation）可以将图片进行校正。也可以通过透视变换进行图像的平面识别；

函数

- findHomography（）

------>发现两个平面的透视变幻，生成透视变换矩阵。计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） ，使用最小均方误差或者RANSAC方法

Mat cv::findHomography	(	InputArray 	srcPoints,
                                InputArray 	dstPoints,
                                int 	method = 0,
                                double 	ransacReprojThreshold = 3,
                                OutputArray 	mask = noArray(),
                                const int 	maxIters = 2000,
                                const double 	confidence = 0.995 
)

参数详解：

srcPoints	源平面中点的坐标矩阵，可以是CV_32FC2类型，也可以是vector类型
dstPoints	目标平面中点的坐标矩阵，可以是CV_32FC2类型，也可以是vector类型
method	计算单应矩阵所使用的方法。不同的方法对应不同的参数，具体如下：

• 0 - 利用所有点的常规方法
• RANSAC - RANSAC-基于RANSAC的鲁棒算法
• LMEDS - 最小中值鲁棒算法
• RHO - PROSAC-基于PROSAC的鲁棒算法

ransacReprojThreshold	将点对视为内点的最大允许重投影错误阈值（仅用于RANSAC和RHO方法）。通常在1~10的范围内
mask	可选输出掩码矩阵，通常由鲁棒算法（RANSAC或LMEDS）设置。 请注意，输入掩码矩阵是不需要设置的。
maxIters	RANSAC算法的最大迭代次数，默认值为2000。
confidence	可信度值，取值范围为0到1.

- perspectiveTransform(）

------------>执行矢量的透视矩阵变换。

void perspectiveTransform(
InputArray src, //输入双通道或三通道浮点数组/图像
OutputArray dst, //输出与src相同大小和类型的数组/图像
InputArray m //3x3或4x4浮点转换矩阵
);

平面识别

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace cv::xfeatures2d;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat img1 = imread("E:/tuku/nihuai1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	Mat img2 = imread("E:/tuku/nihuai2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (!img1.data || !img2.data) {
		return -1;
	}
	imshow("object image", img1);
	imshow("object in scene", img2);
//-----------------FLANN特征检测--------------
    //surf featurs extraction
	int minHessian = 400;
	Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian);
	vector<KeyPoint> keypoints_obj;
	vector<KeyPoint> keypoints_scene;
	Mat descriptor_obj, descriptor_scene;
	detector->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints_obj, descriptor_obj);
	detector->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints_scene, descriptor_scene);

	// matching
	FlannBasedMatcher matcher;
	vector<DMatch> matches;
	matcher.match(descriptor_obj, descriptor_scene, matches);

	// find good matched points
	double minDist = 1000;
	double maxDist = 0;
	for (int i = 0; i < descriptor_obj.rows; i++) {
		double dist = matches[i].distance;
		if (dist > maxDist) {
			maxDist = dist;
		}
		if (dist < minDist) {
			minDist = dist;
		}
	}
	printf("max distance : %f\n", maxDist);
	printf("min distance : %f\n", minDist);
	
	vector<DMatch> goodMatches;
	for (int i = 0; i < descriptor_obj.rows; i++) {
		double dist = matches[i].distance;
		if (dist < max(3 * minDist, 0.02)) {
			goodMatches.push_back(matches[i]);
	//push_back c++中函数在vector类中作用为在vector尾部加入一个数据
	//在string中作用是字符串之后插入一个字符。
		}
	}
	Mat matchesImg;
	drawMatches(img1, keypoints_obj, img2, keypoints_scene, goodMatches, matchesImg, Scalar::all(-1),
		Scalar::all(-1), vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS
	);
//----------------平面识别---------------------------
	vector<Point2f> obj;
	vector<Point2f> objInScene;
	for (size_t t = 0; t < goodMatches.size(); t++) {
		obj.push_back(keypoints_obj[goodMatches[t].queryIdx].pt);
		objInScene.push_back(keypoints_scene[goodMatches[t].trainIdx].pt);
 // queryIdx:是测试图像(源图像)的特征点描述符（descriptor）的下标，同时也是描述符对应特征点（keypoint)的下标。
//trainIdx:是样本图像(目标图像)的特征点描述符的下标，同样也是相应的特征点的下标。
//DMathch类型中queryIdx是指match中第一个数组的索引,keyPoint类型中pt指的是当前点坐标
	}
	Mat H = findHomography(obj, objInScene, RANSAC);

	vector<Point2f> obj_corners(4);
	vector<Point2f> scene_corners(4);
	obj_corners[0] = Point(0, 0);
	obj_corners[1] = Point(img1.cols, 0);
	obj_corners[2] = Point(img1.cols, img1.rows);
	obj_corners[3] = Point(0, img1.rows);
	perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H);

	// draw line
	line(matchesImg, scene_corners[0] + Point2f(img1.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f(img1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	line(matchesImg, scene_corners[1] + Point2f(img1.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f(img1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	line(matchesImg, scene_corners[2] + Point2f(img1.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f(img1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	line(matchesImg, scene_corners[3] + Point2f(img1.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f(img1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);

	Mat dst;
	cvtColor(img2, dst, COLOR_GRAY2BGR);
	line(dst, scene_corners[0], scene_corners[1], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	line(dst, scene_corners[1], scene_corners[2], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	line(dst, scene_corners[2], scene_corners[3], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	line(dst, scene_corners[3], scene_corners[0], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);

	imshow("find known object demo", matchesImg);
	imshow("Draw object", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图

来源：https://blog.csdn.net/CSDNjpl/article/details/99547962