c++ - 计算关键点的新位置

Question

有人能帮我吗，我们如何计算转换图像中关键点的新位置，关键点是在原始图像中检测到的。我正在使用 opencv 单应矩阵和 warpPerspective 来制作转换后的图像。

这是一个代码..

...
 std::vector< Point2f > points1,points2;
 for( int i = 0; i < matches1.size(); i++ )
    {
     points1.push_back( keypoints_input1[matches1[i].queryIdx ].pt );
     points2.push_back( keypoints_input2[matches1[i].trainIdx ].pt );
    }
 /* Find the Homography Matrix for current and next frame*/
 Mat H1 = findHomography( points2, points1, CV_RANSAC );
 /* Use the Homography Matrix to warp the images*/
cv::Mat result1;
warpPerspective(input2, result1, H1, Size(input2.cols+150, input2.rows+150),              
INTER_CUBIC);
...
}

现在我想计算 points2 在 result1 图像中的新位置。

例如在下面的转换图像中 ，我们知道角点。现在我想计算转换前关键点的新位置 {(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...}，我们如何计算它？

更新:opencv 'perspectiveTransform' 做了我想做的事。

Answer 1

我们称 I' 使用单应 H 扭曲图像 I 获得的图像。

如果你在原始图像中提取关键点 m_i = (x_i, y_i, 1) I，你可以使用单应变换得到变形图像I'中的关键点m'_i:S * m'_i = H * m_i。注意比例因子 S，如果您想要以像素为单位的关键点坐标，您必须缩放 m'_i 以便第三个元素为 1 .

如果您想了解比例因子的来源，请查看 Homogeneous Coordinates .

此外，还有一个 OpenCV 函数可将此转换应用于点数组:perspectiveTransform( documentation )。