概要：

單應性變換就是一個平面到另一個平面的對映關係。

如圖，兩張圖片中相同顏色的點叫做corresponding Points，比如兩個紅點就是一對corresponding points。單應性矩陣(Homography)就是一個從一張影象到另一張影象對映關係的轉換矩陣(3*3)。可以由下面的公式來表示：

以影象中的紅點為例，可以將單應性變換寫成如下形式：

Python實現：

import cv2
import numpy as np
import pylab as pl
 
if __name__ == '__main__' :
    
 
    # Read source image.
    im_src = cv2.imread('book2.jpg')
    # Four corners of the book in source image
    pts_src = np.array([[167.0, 264.0], [482.0, 798.0], [1079.0, 403.0],[613.0, 84.0]])
 
 
    # Read destination image.
    im_dst = cv2.imread('book1.jpg')
    # Four corners of the book in destination image.
    pts_dst = np.array([[193.0, 742.0],[996.0, 874.0],[1059.0, 157.0],[266.0, 145.0]])
 
    # Calculate Homography
    h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)
     
    # Warp source image to destination based on homography
    im_out = cv2.warpPerspective(im_src, h, (im_dst.shape[1],im_dst.shape[0]))
     
    pl.figure(), pl.imshow(im_src[:, :, ::-1]), pl.title('src'),
    pl.figure(), pl.imshow(im_dst[:, :, ::-1]), pl.title('dst')
    pl.figure(), pl.imshow(im_out[:, :, ::-1]), pl.title('out'), pl.show()  #show dst