이미지 정렬 warpPerspective 또는 warpAffine

Question

나는 3D 장면에서 물체의 두 이미지 I1과 I2를 가지고있다. 이미지의 차이점은 객체가 움직 였다는 것입니다. 카메라 위치 및 보정은 알려져 있으며 객체의 몇 가지 3D 피쳐 포인트와 이동 된 3D 변형을 알 수 있습니다. 나는 또한 그러한 특징 점들의 투영법을 가지고있다.

이미지를 정렬하고 싶습니다.

1. 난 그냥 2 차원 특징점을보고 아핀 정렬을 변환을 유도 할 수있다 : 나는 몇 가지 옵션이 같은 것 같다. 직관적으로, 이것은 원근 왜곡을 설명하지 않기 때문에 오류가있는 것처럼 보입니다.

2. 나는 동형 변환을 찾고 변형을하기 위해 warpPerspective를 사용할 수 있습니다. 나는 호모 그래피 변형에 익숙하지 않지만, 이것이 투시 왜곡을 고려한 것처럼 들립니다. 사실, 셋업으로, 호모 그래피 매트릭스는 단순히 투영 행렬 반전, 3D 변형 반전, 다시 투영이라고 생각합니다. 그러면 x '= Hx가됩니다. 이것은 내게 정확한 이미지 정렬을 줄 것 같습니다.

그래서 첫 번째 질문 : warpPerspective가 warpAffine의 정렬 결과가 더 좋을까요?

두 번째 질문 : 모든 특징점이 같은 평면에있는 것은 아닙니다. warpPerspective를 계속 사용할 수 있습니까? 내가 동음 이의 변환을 읽을 때 그 점들은 같은 평면에 있어야한다고 생각합니다.

세 번째 질문 : 호모 그래피 변환이 3x3이므로 변환을 수행하기 위해 이미지의 모든 픽셀에 대해 z 좌표를 알아야합니다.

감사합니다.

Answer 1

어파 인 변환은 이미지 내 평면 2D 변환입니다. 이것은 평면을 벗어난 변형을 설명하지 않습니다.

호모 그래피는 평면의 투시 변환을 모델링합니다. 따라서 예를 들어 설명 할 수 있습니다. 뒤 기울어 진 비행기를 위해.

개체가 평면이지만 평면 외 회전을 할 수있는 경우 개체를 모델링하려면 동형이 필요합니다.

모드가 이 아니고 평면 인 경우 동형이 실제 모델이 아닙니다. 그것은 말하기를, 종종 충분한 근사치입니다. 하지만 평면을 벗어난 점은 잘못 변형됩니다.