原文首发于微信公众号「3D视觉工坊」。
前言由于近期在研究相机与投影仪的标定程序时，需要将结构光图片与灰点相机拍摄得到的图片中，找出角点之间的对应性，使用了如下一条代码：
Mat HomoMatrix = findHomography(imgPoints, projPoints, CV_RANSAC);
如果看过【视觉IMAX】中之前发表过的两篇文章：1）图像处理的仿射变换与透视变换 2）透视变换进阶，应该对**findHomography()**函数不会感到陌生。
但是前面的两篇文章中，对于单应性矩阵并未做太多讲解。恰巧，今天【视觉IMAX】知识星球中的一个小伙伴也对单应性矩阵进行了发问。
本文我将尽我所能，和大家聊一聊单应性矩阵的基本概念、作用及其的一个简单应用案例，如有不到之处，还望批评指正。
一 单应性矩阵概念对于单应性矩阵的概念，此处结合着《Learning OpenCV》，对其进行简单介绍。
在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射（小注：术语「单应性」在不同学科上有各种不同的含义。例如ÿ
