∥h∥=1A=⎣⎡0p1T−p2y∗p1T00p2x∗p1T000−p1T00p2y∗p1T−p2x∗p1T0⎦⎤
A 中任取两行代入一个关键点坐标,得到两个方程,N个关键点,得到的...A为2N*9
取A 的svd分解中最小特征值对应的 v 向量,即 将9*9的V矩阵的最后一列作为 h向量
H = reshape(h,3,3)' ,matlab 中将h向量 按列重新排列成矩阵...使用全局单应矩阵 映射源图像
在空画布warped_img1 (ch, cw )中 根据偏移量off 确定 左图img1 的映射位置
调用imagewarping.cpp,将matlab 中的变量传入c...写成矩阵形式:h∗=argminh ∥W∗Ah∥2,这是一个WSVD问题,其解为W∗A对应的最小特征值的右奇异特征向量!...,double(off),X(1,:),Y(:,1)'
其中,Hmdlt 矩阵的每一行是网格顶点的局部单应矩阵 按列排列后的结果
在空画布warped_img1 (ch, cw )中 根据偏移量off