1. cvGetPerpective 和 cvFindHomography

    前者是计算透视映射矩阵,后者是计算单应性矩阵。

    当是逆透视的时候,前者可以认为是平面的单应性矩阵。

 

 

如上面的图所示:

矩形宽度为300

矩形高度为900

比例值为:5(这个是输出后的像素与距离的对应关系)

横向偏移距离:0

纵向偏移距离:0

右边图像的像素:200*5cm = 750 60*5 = 300

对于右图为啥会有下面一部分,是因为我自己定义了它的大小。下面是我们只定义矩形框的图像:

 

现在我总结一下标定的意思:

  1. 当我们相机足够好的时候,我们都可以不用内参数的标定,直接一个逆透视就搞定了。
  2. 有时候假如我们用的相机很差,比如我们用的鱼眼相机,这个时候我们就需要自己定义了。我们一般用张友正标定法进行校正,使得到的画面符合我们需要。

参考资料:

 

在用逆透视进行标定的时候,其实H(单应性矩阵里面已经有内参在里面了)。

 

从目前来看,假如只想要知道某个对应关系,摄像机可以不做标定。(求内参之类的)

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