c++ - 计算关键点的新位置

有人可以帮助我，如何计算转换后图像中关键点的新位置，这些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);
...
}

现在我要计算result1图像中points2的新位置。

例如，在下面的变形图像中，我们知道拐角点。现在，我想计算转换之前的关键点的新位置{(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3 ......)，我们如何计算呢？

更新:opencv'perspectiveTransform'做我想做的。

最佳答案

我们将I'称为通过使用单应性I扭曲图像H而获得的图像。

如果您在原始图像I中提取了关键点 mi =(xi，yi，1)，则可以使用单应性转换在变形图像I'中获得关键点 m'i :S * m'i = H * mi 。注意比例因子S，如果要关键点的坐标以像素为单位，则必须缩放 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。

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

关于c++ - 计算关键点的新位置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22472871/