计算关键点的新位置答案

【问题标题】：Calculating new positions of keypoints计算关键点的新位置
【发布时间】：2014-04-23 18:00:50
【问题描述】：

有人可以帮我，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);
...
}

现在我想计算结果1图像中points2的新位置。

例如在下面转换后的图像中，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。

【问题讨论】：

这是一个关于数学和变换的问题；不是关于编程......
@Chris Maes，计算机视觉是关于编程数学变换
好吧，你说得有道理，我的评论可能不够清楚。但这个问题显然是一个“如何做我的数学”问题，而不是一个程序问题，不是吗？
@ChrisMaes ，感谢您的评论，我真的不知道该怎么做，这就是我问的原因。我不认为向知道这件事的人询问有什么问题。
@MMH 我不想变得粗鲁。我理解您的问题，但您最好粘贴 5 行代码，说明如何包装图像以及卡在哪里；这更容易回答......我的意见也许

标签： c++ c opencv homography warp

【解决方案1】：

我们将使用单应性H扭曲图像I获得的图像称为I'。

如果您在原始图像中提取了关键点 m_i = (x_i, y_i, 1) I，您可以使用单应变换得到扭曲图像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 函数可以将此转换应用于点数组：perspectiveTransform(documentation)。

【讨论】：

嗨，Aldur，谢谢，关键点是在 I 中提取的，而不是在 I' 中，我想在 I' 中重新计算它。我认为它可以以同样的方式计算。谢谢
@MMH 我更新了我的答案。不过，您的问题表明您希望关键点坐标在转换之前...下次尝试更清楚地描述您的问题；）
@MMH 好的，我更新了我的答案，提到了 OpenCV 函数 perspectiveTransform，这正是你想要的。
谢谢，perspectiveTransform 完美运行，正是我想要的。谢谢。
@AldurDisciple 这个答案正是我想要的。有什么地方我可以去看看一个例子吗？我想我理解数学，但把它付诸实践对我来说有点多。