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使用OpenCV'；s findHomography以对齐扫描的文档；如何避免明显不好的（非平面/三维）变换？

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我们有数百份表格的扫描件；我们需要将每个图像与模板对齐，校正二维中的平移和旋转

在尝试了一些基于FFT的方法之后，我们使用OpenCV进行了本文中描述的对齐，得到了最好的结果

当它工作时，它工作得很完美。但它通常会产生非常奇怪的结果

有时，结果会适度地倾斜到第三维度，但通常糟糕的对齐方式会荒谬到类似抽象艺术的程度

有没有办法将findHomography约束为仅平面结果？如果没有，是否有方法检测findHomography输出中的非平面结果

下面的截图，蓝色区域是我的密文

您是否交换了
轻微倾斜
和
中度倾斜
图像？是，。斯蒂芬，是的。谢谢看起来倾斜最少的图像也有最多的蓝色像素，而倾斜最多的图像有最少的蓝色像素。你能通过简单地计算蓝色像素来确定扭曲的程度吗？遗憾的是，在我上传到imgur之前，蓝色像素是我自己的。我想，我们可以从模板中进行图像减法，但这比我想象的更为特殊。正常单应图的xx/yy系数接近1，xy/yx接近0（如果没有旋转，则精确为0）。分母中的系数也应较小（如果没有透视图，则为0）。观察典型值以检测病理情况。是否交换了
轻微倾斜
和
中度倾斜
图像？是，。斯蒂芬，是的。谢谢看起来倾斜最少的图像也有最多的蓝色像素，而倾斜最多的图像有最少的蓝色像素。你能通过简单地计算蓝色像素来确定扭曲的程度吗？遗憾的是，在我上传到imgur之前，蓝色像素是我自己的。我想，我们可以从模板中进行图像减法，但这比我想象的更为特殊。正常单应图的xx/yy系数接近1，xy/yx接近0（如果没有旋转，则精确为0）。分母中的系数也应较小（如果没有透视图，则为0）。观察典型值以检测病理情况。