带坐标的数组的透视变换答案

【问题标题】：Perspective transform of an array with coordinates带坐标的数组的透视变换
【发布时间】：2014-12-02 13:53:48
【问题描述】：

我有一个带有坐标 (2D) 的数组，并且想要在不同的四边形中计算新坐标。我只知道两个四边形的角。

例如，旧的四边形角坐标是

topleft(25,25), Topright(200,20), Botomleft(35,210), Botomright(215,200)

新的四边形：

Topleft(-50,50), Topright(50,50), Botomleft(-50,-50), Botomright(-50,-50)

opencv（cv2）中是否有特定的功能可以做到这一点，甚至是公式。

我搜索了很长一段时间，我似乎只能找到矩阵计算或函数来转换整个图像或数组。

【问题讨论】：

标签： python opencv coordinates transform perspective

【解决方案1】：

如果我理解正确，opencv 有你需要的：

首先，计算变换矩阵：

import cv2
import numpy as np
src = np.array(((25, 25), (200, 20), (35, 210), (215, 200)), dtype=np.float32)
dest = np.array(((-50, -50), (50, -50), (-50, 50), (50, 50)), dtype=np.float32)
mtx = cv2.getPerspectiveTransform(src, dest)

您会注意到我冒昧地让 dest 的方向与 src 的方向匹配，然后再计算变换（倒置顶部和底部）。

现在该矩阵可用于转换任何点数组（在我们的例子中为二维）：

original = np.array([((42, 42), (30, 100), (150, 75))], dtype=np.float32)
converted = cv2.perspectiveTransform(original, mtx)

结果：

>>> converted
>>> array([[[-41.06365204 -40.27705765]
      [-49.48046112  -8.70405197]
      [ 18.60642052 -19.92881393]]])

作为最后的建议，请注意输入点数组 original 的形状：它必须是 3D 数组，我发现 here。

【讨论】：