你怎么知道单应矩阵是否可以接受？

Question

当使用OpenCV的findHomography函数来估计两组点之间的单应性时,从不同的图像中,即使使用RANSAC或LMEDS,由于输入点内的异常值,有时也会得到差的单应性.

// opencv java example:
Mat H = Calib3d.findHomography( src_points, dst_points, Calib3d.RANSAC, 10 );

如何判断得到的3x3单应矩阵是否可以接受？

我在Stackoverflow和Google中找到了这个问题的答案,但无法找到它.

我找到了这篇文章,但对我来说有点神秘:

"单应性的几何误差"

Answer 1

判断单应性是否可接受的最好方法是.

1-取一个图像的点并使用计算的单应性重新投影它们.

//for one 3D point, this would be the projection
px' = H * px;
py' = H * py;
pz' = H * pz;

2-计算重新投影点与图像中实际点之间的欧氏距离.

一点重投影错误.p是投影点,q是真实点.

3-建立一个阈值,确定重投影错误是否可接受.

例如,对于许多跟踪应用程序而言,大于一个像素的误差是不可接受的.