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我正在尝试验证我的相机校准,所以我想纠正校准图像.我希望这将涉及使用调用,warpPerspective但我没有看到采用相机矩阵的明显函数,以及旋转和平移向量来生成此调用的透视矩阵.

基本上我想做这里描述的过程(特别是看到最后的图像),但从已知的相机模型和姿势开始.

是否有一个简单的函数调用,它采用相机的内在和外在参数,并计算透视矩阵用于warpPerspective？

在打电话给图像warpPerspective后我会打电话undistort.

原则上,我可以通过在指定约束后解决opencv相机校准文档顶部定义的方程组来推导出解决方案Z=0,但我认为必须有一个固定的例程,允许我对我的测试图像进​​行正射校正.

在我看来,我发现很难通过所有的立体声校准结果 - 我只有一个摄像头,但想要在我只看平面测试模式的约束条件下纠正图像.

我正在将OpenCV用于光学测量系统。我需要在数码相机拍摄的两个图像之间进行透视转换。在摄像机的视野中，我放置了一组标记（它们位于同一平面上），它们用作两个图像中的对应点。使用标记的位置，我可以计算出单应矩阵。问题在于，我实际上要转换其图像的被测对象与标记之间的距离很小，并且与标记的平面平行。我可以测量这个距离。

我的问题是，在计算单应矩阵时如何考虑该距离，这是执行透视变换所必需的。

在我的解决方案中，强烈要求不要使用测得的目标点来计算单应性（这就是为什么我在视场中需要其他标记）。

如果描述不准确，请告诉我。

图中呈现的是示例性图像。

红色矩形是被测对象。它物理上放置在圆形标记后面的一小段距离内。

我从不同相机的位置捕获对象的图像。在每次采集之间，被测对象可能会变形。我想使用圆形标记将对象的图像转换为相同的坐标。我可以测量对象与标记之间的距离，但我不知道，如何修改单应性矩阵才能在被测对象（而不是标记）上工作。