opencv C++实现基于平面模型的透视模板匹配

opencv C++有没有对论文《Perspective Planar Shape Matching》进行算法复现，实现基于平面模型的透视模板匹配

以下答案由GPT-4.0Plus大模型与博主A努力中.......共同编写：
该算法的基本思想是:

1. 将待检测图像和模板图像投影到同一个二维平面上,得到每个像素在平面上的二维坐标;
2. 计算模板图像和待检测图像在平面上的凸包,并求取它们的最小外接矩形;
3. 将矩形内部的模板图像点与待检测图像内的所有点进行一一对应,寻找最佳匹配(最小距离和);
4. 通过最佳匹配,恢复模板在原始三维场景中的位置姿态。
   用opencv可以这样实现:
5. 使用opencv的标定函数calibrateCamera()标定摄像机内外参数,得到图像到真实世界的映射关系。
6. 使用反向投影函数reprojectImageTo3D()将图像像素反投影到三维空间,得到三维点云。
7. 对三维点云计算凸包convexHull(),再计算最小外接矩形minAreaRect(),得到模板和待检测图像在空间内的包围矩形。
8. 在两个矩形内部的点云间寻找最佳对应点,可以通过计算欧式距离和匹配 hungarian 算法实现。
9. 最佳对应点通过三角剖分triangulatePoints()算法恢复到三维空间,得到模板在场景中的三维位置。

这样就完成了Perspective Planar Shape Matching算法的opencv实现。整个实现过程并不复杂,但需要对opencv的功能比较熟悉,特别是对几何计算和三维重建方面的函数。