我是 opencv 和圖像相關(guān)幾何的新手。但現(xiàn)在我正在處理一些圖像處理任務(wù)。這是我所做的：給定 pts_src、pts_dst，我用 cv2.findHomograpy() 和 cv2.warpPerspective() 扭曲了整個圖像cv2.findHomography 為我提供了一個 3x3 的單應(yīng)矩陣。cv2.warpPerspective() 為我提供了一個扭曲的圖像，我可以從這個扭曲的圖像中檢測到一些特征點。但是，我需要將特征點坐標映射回原始輸入圖像。有人可以告訴我如何實現(xiàn)嗎？
1 回答
不負相思意
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我認為單應(yīng)矩陣的逆矩陣將是從pts_dst回映射到的新矩陣pts_src。
正如您在評論中所說并如此處所示，您的第三個分量似乎確實是w結(jié)果向量的比例系數(shù)：
(x, y) → (x′/w, y′/w)
其中(x′, y′, w′) = mat ? [x y 1]
(...) 在 2D 矢量變換的情況下，z 分量被省略。
所以你可以通過做來重新調(diào)整它(V[0]/V[2], V[1]/V[2])，就像你在評論中提到的那樣。
另外，我認為這個比例因子與矩陣的生成方式有關(guān)，所以請檢查矩陣的詳細信息，正如官方文檔所說cv2.findHomography()：
單應(yīng)矩陣被確定為一個尺度。因此，它被歸一化，使得 h33=1。
希望這可以幫助！
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