单应矩阵求解方法：
（1）直接线性变换法。
（2）RANSAC-估计单应矩阵
平面的单应矩阵和对极约束的F矩阵的区别
两图像间的对极约束和场景的结构无关，可以理解对极约束对于任意场景结构的两幅图像都是成立的，约束是不能给出两幅图像上的像点的一一对应关系，但是可以给出点对应的必要条件，另一幅图像上对应的像点位于对应的对极线上。基础矩阵F描述的实际是一种点和直线的映射关系，而不是一种点对点的约束关系，并不能给出另一个点的确切位置。
平面间的单应矩阵，并不像对极约束完全不需要场景的结构信息，它对场景的结构有了要求，场景的点必须在同一个平面上，因此单应矩阵H也就能够对两图像上对应点的提供更多的约束，知道了某点在一幅图像的像点位置后，可以通过单应矩阵，求得其在另一幅图像中像点的确切位置。
单应矩阵的应用场景是相机只有旋转而无平移的时候，两视图的对极约束不成立，基础矩阵F为零矩阵，这时候需要使用单应矩阵H，场景中的点都在同一个平面上，可以使用单应矩阵计算像点的匹配点。 相机的平移距离相对于场景的深度较小的时候，也可以使用单应矩阵H。
本文内容推导大部分来自《视觉SLAM14讲》
