Discussion :

[Ronan_]

Bonjour,

Pour faire suite au post :
http://www.developpez.net/forums/d13...timation-pose/

J'ai essayé d'utiliser cette algorithme (avec ma propre implémentation OpenCV) sur une vidéo "idéal" (photoshop) de translation horizontal :

Et je n'obtiens clairement pas de bon résultats : ma matrice t vaut [-1445 -1738 2433] ...

H vaut [ 0.9988 -0.001 900 ; 0.0002 0.9998 -0.056 ; 1.65e-008 -6.87 1] cela vous semble juste ? (utilisation de findHomography

voici mon code :

Code C++ :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
		Mat H = findHomography(initial,points[0],CV_LMEDS);  // j'ai essayé avec ransac également
 
		Mat Hc;
 
		Mat h1 = Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
		Mat h2 = Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
		Mat h3 = Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
 
		h1.at<double>(0,0) = H.at<double>(0,0);
		h1.at<double>(1,0) = H.at<double>(1,0);
		h1.at<double>(2,0) = H.at<double>(2,0);
 
		h2.at<double>(0,0) = H.at<double>(0,1);
		h2.at<double>(1,0) = H.at<double>(1,1);
		h2.at<double>(2,0) = H.at<double>(2,1);
 
		h3.at<double>(0,0) = H.at<double>(0,2);
		h3.at<double>(1,0) = H.at<double>(1,2);
		h3.at<double>(2,0) = H.at<double>(2,2);
 
		Hc = Intrin.inv()*H;
 
 
		double l1 = 1/norm(Intrin.inv()*h1);
		double l2 = 1/norm(Intrin.inv()*h2);
 
		Mat t = (l1/2+l2/2)*Intrin.inv()*h3;
 
		cout << "t = " << endl << " " << t << endl << endl;
 
		Mat r1 = (l1/2+l2/2)*Intrin.inv()*h1;
		Mat r2 = (l1/2+l2/2)*Intrin.inv()*h2;
		Mat r3 = Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
 
		//cvCrossProduct(r1,r2,r3);
 
		r3=r1.cross(r2);
 
		Mat R = Mat::zeros(3, 3, CV_64F);
 
		R.at<double>(0,0)= r1.at<double>(0,0);	R.at<double>(0,1)= r2.at<double>(0,0);	R.at<double>(0,2)= r3.at<double>(0,0);
		R.at<double>(1,0)= r1.at<double>(1,0);	R.at<double>(1,1)= r2.at<double>(1,0);	R.at<double>(1,2)= r3.at<double>(1,0);
		R.at<double>(2,0)= r1.at<double>(2,0);	R.at<double>(2,1)= r2.at<double>(2,0);	R.at<double>(2,2)= r3.at<double>(2,0);
 
 
		Mat  W, U, V;
		SVD::compute(R, W, U, V,SVD::FULL_UV);
 
		Mat Rc = U*V.t();
 
		cout << "Rc = " << endl << " " << Rc << endl << endl;

et merci pour vos idée

Cordialement,

Ronan

[black_hole]

Bonsoir,

En fait le type d'homographie issue de ton image doit avoir idealement cette forme:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
 
    | a11 a12 tx|
H = | a21 a22 ty|
    | 0   0  1  |

SI on a A = [a11 a12; a21 a23] , tx et ty sont les déplacement de ton image.
Idéalement A devrait être égale une matrice identité de dimension 2.
Cette matrice A contient un facteur d'echelle sur l'axe x et x mais aussi des déformations et une matrice de rotation.

Je vous conseille de livre :
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/

Vous pourrez y trouver des informations plus complete.

@++

[Ronan_]

Bonjour,

entre temps j'ai croisé le très bon "Multiple View Geometry in Computer Vision" où tout est expliqué

mon problème était que je voulais un mouvement 3D en fait et je pensais pouvoir obtenir quelques descriptions de mouvements 3D à partir d'une homographie 2D.

Tout est bien expliqué dans le livre

Merci pour votre réponse

Ronan