image processing - calculating the destination points for OpenCV's findHomography -


संपादित करें : मुझे अब एक बहुत ही विस्तृत उत्तर के साथ यह समान प्रश्न मिला है:

मैं ओपनसीवी का ढूंढेंमॉोग्राफी () और warpPerspective () तरीकों का उपयोग कर रहा हूँ "de skew" कागज पत्र। मुझे यह काफी हद तक काम करना है, लेकिन मैं विस्तार पर फंस गया हूं।

भाग मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि यह कैसे तय करता है कि गंतव्य अंक के अधिकतम सेट को findHomography () / code>। मुझे पता है कि मैं अपना आउटपुट आयताकार होना चाहता हूं, लेकिन मैं आयत की चौड़ाई से ऊंचाई के अनुपात को नहीं जानता। मैं यह भी चाहता हूं कि आउटपुट आयत को आकार दिया जाए, जब कि मैं warpPerspective () के जरिए ट्रांसफ़र लागू करते समय आउटपुट छवि का न्यूनतम स्केलिंग करना चाहूंगा मैं सभी चार बिंदु हैं जो कि क्वाड्रेट्रैटल का निर्माण करते हैं, मैं स्रोत छवि में बदलना चाहता हूं। मैं इष्टतम आकार के गंतव्य आयत की गणना कैसे करूं?

ढूंढेंमॉोग्राफी () विधि को चार अंक की आवश्यकता होगी (यदि डायरेक्ट रेखीय रूपांतरण का उपयोग कर रहे हैं) यदि आप इष्टतम सेट चाहते हैं तो आपको 4-बिंदु सेट की आवश्यकता होगी जो कि डीएलटी की समरूपता न्यूनतम प्रत्यारोपण त्रुटि देता है। मेरा मतलब है, आपको डीएलटी के विशेष गणितीय मॉडल के लिए inliers / outliers का पता लगाने वाली एक विधि की आवश्यकता है। इस विधि RANSAC है, और ओपनसीवी इसे लागू किया आप findhomography () के साथ मिलकर RANSAC के उदाहरण पा सकते हैं।

मुझे व्यक्तिगत रूप से इस के साथ एक समस्या मिलती है और यह ओपनसीवी में रासैक की पुनरावृत्तियों की संख्या है, जो बहुत अधिक है। यदि आप इष्टतम गति की तलाश कर रहे हैं तो आपको कोड में खोदना होगा।

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