Computer vision 可以从对应关系计算投影变换吗？

我试图计算以下对象中每个平面的投影变换

目标是将此参照对象映射到目标平面。

因此，每个平面可以生成9个对应。我成功地生成了最小二乘SVD解决方案，但该映射不适合几何体。

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我想知道是否有可能从这些信息计算投影变换？

是的，是的。实际上，只需要4点对应。我不能完全确定，因为您没有提供代码，但您是否有可能只假设了一个仿射变换（最后一行是[0,0,1]的3x3矩阵）。这还不够

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请仔细查看，为您的问题找到一个好的逐步解决方案。

谢谢。事实上，结果在代数上是正确的。我没有修好最后一排。只是SVD解在几何上没有意义。我花了一段时间才明白这件事不能用线性系统来解决，因为强迫解的范数| h |为1并最小化Ah不是真正几何映射的目标函数。需要使用非线性优化（可能基于重投影误差）来修正初始解。我会在以后有时间的时候更新我的解决方案。首先，为什么你要自己计算呢？有几十种复杂的解决方案（见上面的链接）。我不确定我是否理解正确，但这是可以用线性系统解决的。例如，看，我明白了。我只是好奇这到底是怎么做到的。你给出的链接是一个在课堂上教授的通用实现，但这不起作用。通过强制| x |=1，同时最小化点（Ax，Ax）不是最小化重投影误差的目标函数。您可以比较OpenCV中findHomography生成的结果和使用SVD生成的结果。