透视变换的 OpenCV 问题 - scn + 1 和 m.cols

Question

我使用以下方法找到了透视矩阵：

import numpy as np
import cv2 as cv

points_src = np.single([[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 0]])
points_dst = np.single([[0.5, 0.5], [0.5, 2], [2, 2], [2, 0.5]])
perspective_matrix = cv.getPerspectiveTransform(points_src, points_dst)

产生预期的结果：

>>> perspective_matrix
array([[1.5, 0. , 0.5],
       [0. , 1.5, 0.5],
       [0. , 0. , 1. ]])

但是，当我尝试使用 perspectiveTransform 变换点时：

points_original = np.single([[0, 0]])
points_transformed = cv.perspectiveTransform(points_original, perspective_matrix)

我收到以下错误：

"error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform'"

我尝试用尾随 1 (np.single([[0, 0, 1]])) 填充 points_original 坐标，就像在 the documentation 中完成的那样，以及添加更多点 (np.single([[0, 0], [1, 1]]) 或 np.single([[0, 0, 1], [1, 1, 1]])), 删除列表中的一层嵌套 (np.single([0, 0]), np.single([0, 0, 0])), 等等, 等等, 我不知道还有什么问题。 TIA.

Answer 1

根据@Dan Mašek 提供的有用评论回答我自己的问题。

根据文档，src 应该是：

input two-channel or three-channel floating-point array.

为了让 OpenCV 将 numpy 数组映射到 cv::Mat（OpenCV 使用的 C++ class），通道（通常是 RGB 分量，但在这种情况下是坐标）需要是第 3 dimension/axis（第一个维度是行，第二个是列）。

通过向初始列表添加另一层嵌套来创建形状正确的数组：np.single([[[0, 0]]])，或者重塑现有数组：np.single([[0, 0]]).reshape(-1,1,2)。这会根据需要生成尽可能多的行（在本例中为一行），每行一列，每列两个通道。

TLDR：

我只是需要一个额外的嵌套层，例如：

points_original = np.single([[[0, 0]]])
points_transformed = cv.perspectiveTransform(points_original, perspective_matrix)

透视变换的 OpenCV 问题 - scn + 1 和 m.cols

OpenCV problem with perspectiveTransform - scn + 1 and m.cols

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