我正在尝试计算视频中两个连续帧之间的仿射变换。所以我找到了特征并得到了两帧中的匹配点。
FastFeatureDetector detector;
vector<Keypoints> frame1_features;
vector<Keypoints> frame2_features;
detector.detect(frame1 , frame1_features , Mat());
detector.detect(frame2 , frame2_features , Mat());
vector<Point2f> features1; //matched points in 1st image
vector<Point2f> features2; //matched points in 2nd image
for(int i = 0;i<frame2_features.size() && i<frame1_features.size();++i )
{
double diff;
diff = pow((frame1.at<uchar>(frame1_features[i].pt) - frame2.at<uchar>(frame2_features[i].pt)) , 2);
if(diff<SSD) //SSD is sum of squared differences between two image regions
{
feature1.push_back(frame1_features[i].pt);
feature2.push_back(frame2_features[i].pt);
}
}
Mat affine = getAffineTransform(features1 , features2);
最后一行报错如下:
OpenCV Error: Assertion failed (src.checkVector(2, CV_32F) == 3 && dst.checkVector(2, CV_32F) == 3) in getAffineTransform
谁能告诉我如何用两帧之间的一组匹配点计算仿射变换?
最佳答案
你的问题是你需要图像之间正好有 3 个点对应。
如果你有超过 3 个对应关系,你应该优化转换以适应所有对应关系(离群值除外)。
因此,我建议看一下 findHomography() 函数 ( http://docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#findhomography )。
它计算对应之间的透视变换,并且至少需要 4 个点对应。
因为你有超过 3 个对应关系并且仿射变换是透视变换的子集,所以这应该适合你。
该函数的另一个优点是它能够检测异常值(不适合转换和其他点的对应关系)并且这些不被考虑用于转换计算。
总结一下,使用 findHomography(features1 , features2, CV_RANSAC) 而不是 getAffineTransform(features1 , features2)。
希望能帮到你。
关于c++ - 将 vector<Point2f> 传递给 getAffineTransform,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25304049/
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