我正在尝试从给定的图像中找到鸟瞰图像。我还有所需的旋转和平移(以及内部矩阵),以将其转换为鸟瞰平面。我的目标是找到一个逆单应矩阵(3x3)。
rotation_x = np.asarray([[1,0,0,0],
[0,np.cos(R_x),-np.sin(R_x),0],
[0,np.sin(R_x),np.cos(R_x),0],
[0,0,0,1]],np.float32)
translation = np.asarray([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0 ],
[0, 0, 1, -t_y/(dp_y * np.sin(R_x))],
[0, 0, 0, 1]],np.float32)
intrinsic = np.asarray([[s_x * f / (dp_x ),0, 0, 0],
[0, 1 * f / (dp_y ) ,0, 0 ],
[0,0,1,0]],np.float32)
#The Projection matrix to convert the image coordinates to 3-D domain from (x,y,1) to (x,y,0,1); Not sure if this is the right approach
projection = np.asarray([[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 1]], np.float32)
homography_matrix = intrinsic @ translation @ rotation @ projection
inv = cv2.warpPerspective(source_image, homography_matrix,(w,h),flags = cv2.INTER_CUBIC | cv2.WARP_INVERSE_MAP)
我的问题是,这是否是正确的方法,因为我可以手动设置适当的ty,rx
,但不能针对提供的(ty,rx)
进行设置。