近期的任务

周末接到新的活儿，下周二才开始做，记录一下。

Use homography to do visual synchronization between two images taken from a different angle

可以用Rami的不同分辨率大小和角度的同一帧位置的图像测试。

 

感觉和相机定标和三维重建有关。opencv中两个函数应该比较有用：

cvFindHomography和cvFindFundamentalMat，两个都是单应性的函数，输出为矩阵。另外，rectification和image registration应该也是需要的。

具体怎么用还得继续看一看。

 

初步思路：

用cvGoodFeaturesToTrack()找出特征点，将找到的点再用cvFindCornerSubPix()来找出强特征点。之后可以用cvCalcOpticalFlowPyrLK算一下光流。

接下来，用cvFindFundamentalMat（）来用基础矩阵代表图像。此后，用cvStereoRectifyUncalibrated()将两幅图映射到一个图上，进行单应性变换，为最终的rectify做准备。

用cvInitUndistortRectifymap()来进行rectify，之后用cvRemap()来进行最终的调整。

 

注意：

1. 使用findHomography接口获取两张图之间的单应性矩阵m，这个接口获得的结果不具有可逆性。举例来说，两张图M1和M2，那么调用findHomography(M1, M2, CV_RANSAC, 4)得到的矩阵m12和findHomography(M2, M1, CV_RANSAC, 4)得到的矩阵m21不具有可逆关系，即：m12的逆不等于m21，m12和m21的逆存在一定的误差，这个误差的产生是因为这个单应性矩阵的求取本身就是采用了RANSAC算法，得到的估算矩阵，是个估算值，所以存在误差。——转自孔雀开发小屋

周末和下周初赶紧编systemc和vhdl，设计模拟电路去！时间啊。。。