homography单应性求解
来源:互联网 发布:神经网络模型算法 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 16:18
由于图片无法直接粘贴,还是转成整幅图片吧
也就说一个点可以得到两个方程,而x有9个参数8个自由度,也就是只需要求解8个参数。
因此至少需要4个点,才能解出一个H,一般标定板上的点比较多,其他的点是为了优化H的,本文不谈。
Matlab代码表示
SS(1:2:2*Np,1:3) = M';
SS(2:2:2*Np,4:6) = M';
SS(1:2:2*Np,7:9) =-((ones(3,1)*x1(1,:)).* M)';
SS(2:2:2*Np,7:9) =-((ones(3,1)*x1(2,:)).* M)';
Np表示几个点
那如何求解形如Ax=0的矩阵呢?
A是n*m的矩阵n<m;一般来说是无解的,或者只有零解
因此无法用求解线性方程组的方法来求解
最小二乘法就是来求这种方程的一种方法,求出来的解不可能完全满足方程,因此我们只能使得方程的误差尽量小
于是
[U,D,V] = svd(A);
%Extract homography
H = reshape(V(:,9),3,3)';
H就此求出
当然,在后面还需要对H进行优化,比如最大似然,等。
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