OpenCV的findHomography产生无意义的结果

Question

我正在制作一个程序来跟踪OpenCV中的ORB功能(2.43)我遵循了 本教程并使用了这里的建议.

我的目标是跟踪视频输入(面部)中的对象并在其周围绘制一个矩形.

我的程序找到关键点并正确匹配它们,但是当我尝试使用findHomography+ perspectiveTransform来查找图像的新角时,通常会返回一些无意义的类型值(尽管有时会返回正确的单应性).

这是一个示例图片:

这是相应的问题部分:

Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC );  

//-- Get the corners from the image_1 ( the object to be "detected" )
std::vector<Point2f> obj_corners(4);
obj_corners[0] = cvPoint(0,0); obj_corners[1] = cvPoint( img_object.cols, 0 );
obj_corners[2] = cvPoint( img_object.cols, img_object.rows ); obj_corners[3] = cvPoint( 0, img_object.rows );
std::vector<Point2f> scene_corners(4);

perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H);

//-- Draw lines between the corners (the mapped object in the scene - image_2 )
line( img_matches, scene_corners[0] + Point2f( img_object.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f( img_object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4 );
line( img_matches, scene_corners[1] + Point2f( img_object.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f( img_object.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
line( img_matches, scene_corners[2] + Point2f( img_object.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f( img_object.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
line( img_matches, scene_corners[3] + Point2f( img_object.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f( img_object.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );

其余代码几乎与我提供的链接相同.绘制的线条似乎非常随机,我的目标只是在新场景中获得源对象的最小矩形,所以如果有替代使用同形词也可以.

要跟踪的PS源图像是从视频输入中复制然后在该输入的新图片中跟踪的区域,这有关系吗？

Answer 1

该函数perspectiveTransform在假设相应的点集不易出错的情况下估计单应性。然而，在现实世界的数据中，你不能这样假设。解决方案是使用稳健的估计函数（例如 RANSAC）将单应性问题作为超定方程组来求解。

您可以使用findHomography返回单应性的函数。该函数的输入是一组点。该组至少需要 4 点，但组越大越好。单应性只是一个估计，但对错误的鲁棒性更强。通过使用CV_RANSAC标志，它能够在内部删除异常值（错误的点对应）。