一，首先我们对函数先进行分析

findHomography：

 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） （就是对图片的矫正），使用最小均方误差或者RANSAC方法

函数功能：找到两个平面之间的转换矩阵。

讯享网

这里涉及到映射变换的知识，

 下面介绍下什么是映射变换：

 1，如下图所示：

如果平面上点场的点建立了一个一一对应，并且满足：

（1）任何共线三点的象仍是共线三点；

（2）共线四点的交比不变。

则这个一一对应叫做点场的射影变换，简称射影变换

交比：      

一维射影变换:

 二维的图像是这样的

  射影变换也叫做单应（Homography）

 图1通过H矩阵变换变成图2，就是这个函数的公式

                                       X′=HX

X′代表图2

其操作过程

• 在“大”图像（目标图像）上选择4个点和“小”图像（被合并图像）的四角做对应，然后根据这4对对应的点计算两幅图像的单应矩阵。
• 得到单应矩阵H后，利用函数warpPerspective将H应用到“小”图像上，得到图像M
• 将图像M合并到目标图像中选择的四个点的位置

Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method = 0, double ransacReprojThreshold = 3, OutputArray mask = noArray(), const int maxIters = 2000, const double confidence = 0.995 )

参数详解：

srcPoints    源平面中点的坐标矩阵，可以是CV_32FC2类型，也可以是vector<Point2f>类型
dstPoints    目标平面中点的坐标矩阵，可以是CV_32FC2类型，也可以是vector<Point2f>类型
method       计算单应矩阵所使用的方法。不同的方法对应不同的参数，具体如下：
0 - 利用所有点的常规方法
RANSAC - RANSAC-基于RANSAC的鲁棒算法
LMEDS - 最小中值鲁棒算法
RHO - PROSAC-基于PROSAC的鲁棒算法
ransacReprojThreshold
将点对视为内点的最大允许重投影错误阈值（仅用于RANSAC和RHO方法）。如果

则点被认为是个外点（即错误匹配点对）。若srcPoints和dstPoints是以像素为单位的，则该参数通常设置在1到10的范围内。

首先定义两个vector保存对应的4对点

讯享网//图片映射矩阵把不同角度的图片矫正 void findHomographyText(){ // Read source image. Mat src = imread("F:\\视觉\\opencv\\pic\\1.png"); // Four corners of the book in source image vector<Point2f> pts_src; pts_src.push_back(Point2f(0, 0)); pts_src.push_back(Point2f(src.cols, 0)); pts_src.push_back(Point2f(src.cols, src.rows)); pts_src.push_back(Point2f(0, src.rows)); // Four corners of the book in destination image. vector<Point2f> pts_dst; pts_dst.push_back(Point2f(0, 0)); pts_dst.push_back(Point2f(src.cols/4, 0)); pts_dst.push_back(Point2f(src.cols/3, src.rows)); pts_dst.push_back(Point2f(0, src.rows/2)); // Calculate Homography Mat h = findHomography(pts_src, pts_dst); // Output image Mat im_out; // Warp source image to destination based on homography warpPerspective(src, im_out, h, src.size()); // Display images imshow("Source Image", src); imshow("Warped Source Image", im_out); waitKey(0); }

结果如下图所示对图像进行拉伸

步骤如下

1,相求H 

 vector<Point2f> pts_src; pts_src.push_back(Point2f(0, 0)); pts_src.push_back(Point2f(src.cols, 0)); pts_src.push_back(Point2f(src.cols, src.rows)); pts_src.push_back(Point2f(0, src.rows)); // Four corners of the book in destination image. vector<Point2f> pts_dst; pts_dst.push_back(Point2f(0, 0)); pts_dst.push_back(Point2f(src.cols/4, 0)); pts_dst.push_back(Point2f(src.cols/3, src.rows)); pts_dst.push_back(Point2f(0, src.rows/2)); // Calculate Homography Mat h = findHomography(pts_src, pts_dst);

通过H求对应的图像（映射到输出图片上）

讯享网warpPerspective(src, im_out, h, src.size());

warpPerspective：通过H求取

im_out输出值介绍完两个主要的函数下面开始对图像进行识别和标记

2，SURF对图像的识别和标记

1，开发思路

（1）使用SIFT或者SURF进行角点检测，获取两个图像的的角点集合

（2）根据两个集合，使用特征点匹配，匹配类似的点 FlannBasedMatcher

（3）过滤特征点对。

（4）通过特征点对，求出H值

（5）画出特征区域

代码实现：

1，使用SIFT或者SURF进行角点检测，获取两个图像的的角点集合

讯享网 src = imread("F:\\视觉\\opencv\\pic\\11.png");//读图片 src3 = imread("F:\\视觉\\opencv\\pic\\5.png");//读图片 int minHessian = 400; cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(src3, src3, COLOR_BGR2GRAY); Ptr<SIFT> detector = SIFT::create(minHessian); vector<KeyPoint> keypoints_obj;//图片1特征点 vector<KeyPoint> keypoints_scene;//图片2特征点 Mat descriptor_obj, descriptor_scene; //找出特征点存到keypoints_obj与keypoints_scene点集中 detector->detectAndCompute(src, Mat(), keypoints_obj, descriptor_obj); detector->detectAndCompute(src3, Mat(), keypoints_scene, descriptor_scene); // matching 找到特征集合 FlannBasedMatcher matcher; vector<DMatch> matches; matcher.match(descriptor_obj, descriptor_scene, matches);

2，过滤相似度高的图像

// find good matched points double minDist = 1000; double maxDist = 0; for (int i = 0; i < descriptor_obj.rows; i++) { double dist = matches[i].distance; if (dist > maxDist) { maxDist = dist; } if (dist < minDist) { minDist = dist; } } printf("max distance : %f\n", maxDist); printf("min distance : %f\n", minDist); vector<DMatch> goodMatches; //过滤相同的点 for (int i = 0; i < descriptor_obj.rows; i++) { double dist = matches[i].distance;//相识度 printf("distance : %f\n", dist); if (dist < max(3 * minDist, 0.2)) { goodMatches.push_back(matches[i]); } }

3，求出H

讯享网vector<Point2f> obj; vector<Point2f> objInScene; for (size_t t = 0; t < goodMatches.size(); t++) { //把DMatch转成坐标 Point2f obj.push_back(keypoints_obj[goodMatches[t].queryIdx].pt); objInScene.push_back(keypoints_scene[goodMatches[t].trainIdx].pt); } //用来求取“射影变换”的H转制矩阵函数 X'=H X ，并使用RANSAC消除一些出错的点 Mat H = findHomography(obj, objInScene, RANSAC);

4,使用H求出映射到大图的点

vector<Point2f> obj_corners(4); vector<Point2f> scene_corners(4); obj_corners[0] = Point(0, 0); obj_corners[1] = Point(src.cols, 0); obj_corners[2] = Point(src.cols, src.rows); obj_corners[3] = Point(0, src.rows); //透视变换(把斜的图片扶正) cout << H << endl; perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H);

5，在原图上画线段

　　相似效果

谢谢，如果觉得可以请点个赞！转发请付链接。。。。

 原文参考：https://blog.csdn.net/fengyeer20120/article/details/

https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4645805.html