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当使用 findHomography()
时:
Mat H = findHomography( obj, scene, cv::RANSAC , 3, hom_mask, 2000, 0.995 );
有时,对于某些图像,生成的 H 矩阵保持为空(H 是 UINT8,1x0x0)。然而,两幅图像之间显然存在匹配(并且看起来检测到良好的关键点匹配),并且就在前一刻,对于具有相似关键点响应的两幅相似图像,生成了一个相关矩阵。输入参数“obj”和“scene”都是包含各种坐标的Point2f
vector 。
这是一个常见问题吗?或者你认为某个地方可能潜伏着一个错误?就个人而言,我已经处理了数百张存在匹配的图像,虽然我有时看到匹配不佳,但这是我第一次得到一个空矩阵...
编辑: 这就是说,即使我的眼睛认为图像对应该匹配,我意识到它可能会将图像的某些部分与另一部分混淆,并且可能存在确实没有“好的”匹配。
所以我的问题是:findHomography()
在找不到合适的 Homography 时如何表现?它会返回一个空矩阵还是会始终给出单应性,尽管单应性很差?我只想知道我是否遇到了标准行为,或者我自己的代码中是否存在错误。
最佳答案
你看,cv::findHomography()
函数大约从 2.4.5 版本开始可以返回空的单应矩阵(0 列 x 0 行)。根据某些观点,这似乎只有在传递 cv::RANSAC
标志时才会发生。
查看报告的问题 here :
It likely happened because we put in new experimental version of Levenberg-Marquardt solver, which does not work that well (maybe due to some bugs)
我建议在任何地方使用之前检查计算的单应性:
cv::Mat h = cv::findHomography(...)
if (!h.empty())
{
// Use it
}
关于c++ - OpenCV:findHomography 生成一个空矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28331296/
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