不能使cv.transform正常工作

Question

我想在某些单独的（x，y）点上使用与在cv2.warpAffine图像上使用的相同的仿射矩阵M。看来cv2.transform是要走的路。当我尝试发送Nx2的点矩阵时，我感到很沮丧（

   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算术获得所需的转换：

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

但是想了解发生了什么。文档说cv2.transform想要的通道数等于M中的列数，但我不清楚通道是什么-也许是'x'通道和'y'通道，但是第三个通道是，不同的行表示什么？

Answer 1

Python上的OpenCV通常需要表单中的点

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

这在文档中cv2.transform()并不清楚，但在文档中对于使用点的其他函数更清晰，例如cv2.perspectiveTransform()它们提到的坐标位于单独的通道上：

src –输入两通道或三通道浮点数组

变换也可以在3D中使用（使用4x4透视变换矩阵），从而可以解释在中使用两通道或三通道阵列的能力cv2.transform()。