python - 无法让 cv.transform 工作

Question

我想在一些单独的 (x,y) 点上使用相同的仿射矩阵 M，就像我在图像上使用 cv2.warpAffine 一样。似乎 cv2.transform 是要走的路。当我尝试发送一个 Nx2 点矩阵时，我被否定了 (

   src = np.array([
        [x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]],  dtype = "float32")
    print('source shape '+str(src.shape))
    dst=cv2.transform(src,M)

cv2.error: /home/jeremy/sw/opencv-3.1.0/modules/core/src/matmul.cpp:1947: error: (-215) scn == m.cols || scn + 1 == m.cols in function transform

我可以使用 numpy 算术得到我想要的转换:

    dst = np.dot(src,M[:,0:2]) +M[:,2]
    print('dest:{}'.format(dst))

但想了解是怎么回事。文档说 cv2.transform 想要的 channel 数等于 M 中的列数，但我不清楚 channel 是什么——可能是“x” channel 和“y” channel ，但第三个 channel 会是，不同的行代表什么？

Answer 1

Python 上的 OpenCV 通常需要以下形式的点

np.array([ [[x1, y1]], ..., [[xn, yn]] ])

这在documentation for cv2.transform()中并不清楚但在其他使用点的函数的文档中更清楚，比如 cv2.perspectiveTransform()他们提到坐标在不同的 channel 上:

src – input two-channel or three-channel floating-point array

变换也可以用于 3D(使用 4x4 透视变换矩阵)，这样就可以解释在 中使用两个 或 三 channel 数组的能力>cv2.transform().