前言对于双鱼眼全景拼接这个项目来说,单应性矩阵是最重要的一环。单应性矩阵中它既包含了相机的内参，也包含了相机的外参。因此就算你的相机没有特别好的定位，也能通过好的单应性矩阵救回来。2024最新DNN配准算法在双鱼眼相机拼接中，特征点检测与匹配是影响单应性矩阵最

来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要

单应性Homography估计：从传统算法到深度学习-知乎(zhihu.com) （推荐）以下内容均来自上面的知乎文章：  

参考链接：单应性变换与仿射变换-知乎(zhihu.com)一、齐次坐标(1)从普通坐标转换成齐次坐标时如果(x,y,z)是个点，则变为(x,y,z,1);如果(x,y,z)是个向量，则变为(x,y,z,0)(2)从齐次坐标转换成普通坐标时如果是(x,y,z,1)，则知道它是个点，变成(x,y,z);如果是(x,y,z,0)，则知道它是个

OpenCV仿射变换+投射变换+单应性矩阵本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移，但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解，看起来这个方法各种行不通，还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了，纠结~estimateRigidTransform()：计算多个二维

单应性（Homography）变换：可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。单应性矩阵在 图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM等都有应用。单应性矩阵主要涉及两个函数：1  findHomography(srcPoints,dstPoin

0、张正友标定法论文本篇博文参考张正友博士的两篇论文：Flexiblecameracalibrationbyviewingaplanefromunknownorientation和AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration1、张正友标定法首先，我们学习了相机成像模型，通过那个模型，很容易理解下面的公式。在这里插

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