此函数使用 DLT、RANSAC 和 Lev-Mar 优化估计两个图像之间的 2D-2D 投影单应性。 函数调用格式如下： [h wim] = homography(im1, im2); 在哪里 im1 -> 第一张图片im2 -> 第二张图片h -> 返回的单应矩阵wim -> im1 wrt im2 的变形版本

三维旋转拼接matlab代码该任务的目标是实施稳健的单应性和基本矩阵估计 记录通过2D或3D投影变换分隔的图像对。 1对图像拼接 第一步是编写代码以将一对图像拼接在一起。 对于这一部分，您将继续工作 与以下一对（单击图像以下载高分辨率版本）： 1.加载两个图像，将其转换为两倍和灰度。 2.在两个图像中检测特征点。 您可以使用哈里斯拐角检测器代码harris.m 提供或您作为HW 2的一部分开发的Blob检测器。 3.提取两个图像中每个关键点周围的局部邻域，然后简单地通过以下方式形成描述符 将每个邻域中的像素值“展平”为一维向量。 试用dif- 不同的邻域大小，以查看哪种方法效果最好。 如果您使用的是拉普拉斯探测器，请使用 检测到的特征比例尺来定义邻域比例尺。 4.计算一个图像中每个描述符和另一图像中每个描述符之间的距离。 你 可以使用为快速计算欧几里得距离提供的dist2.m。 或者，进行实验 计算归一化相关性，或将所有描述符归一化后的欧几里得距离 零均值和单位标准偏差。 （可选）随时尝试使用SIFT描述符。 我们提供的脚本sift.m包含一些用于计算SIFT描述符的基本代码 圆形区域

matlab版本的homography函数 可以直接调用

matlab图像矩阵拼接代码 单应性和基本矩阵估计 项目总结 该项目演示了在同对从同一摄像机在相同位置但沿摄像机轴旋转的位置上拍摄的图像进行拼接的过程中，如何应用同构矩阵的实现方法和结果。 支持多种图像拼接。 该项目演示了在同对从同一相机在同一位置但沿相机轴旋转的位置拍摄的图像进行拼接的过程中，如何应用同形术矩阵的实现方法和结果。 随附的报告讨论了从对象的2D坐标估计3D坐标的情况，该对象的立体图像是由两台使用Epipolar Geometry和Fundamental Matrix的相机拍摄的。 在第一部分中，使用成对的两个连续拍摄的同一对象的图像对，通过使用在两个图像上检测到的关键点特征并应用RANSAC算法来获得线形来估计单应矩阵。 然后，将同构矩阵用于拼接两个图像以生成全景图。 在项目的第二部分中，我们使用第一部分中生成的地面真点和内在点生成一对图像的基本矩阵。 我们使用归一化和非归一化方法来生成矩阵。 我们还比较了两种方法的结果。 稍后，我们还使用Triangulation方法对图像对中对象的3-D坐标进行近似。 所有编码均已在MATLAB环境中完成，并且适当的参考已在报告中突

Homography.rar

两个不同视角的图像上的点对的homogeneous coordinate可以用一个射影变换（projective transformation）表述