使用 cv2.findhomography() 进行透视变换会导致坐标错误

Question

我正在尝试使用 opencv-python 包通过单应性执行透视变换。

我有一个背景和前景图像，想要执行透视变换并在给定四个 (x, y) 坐标的背景图像上缝合前景图像，如下所示：

bgImg = cv2.imread(BACK_PATH, cv2.IMREAD_COLOR)
fgImg = cv2.imread(FORE_PATH, cv2.IMREAD_COLOR)

bgHeight, bgWidth, dpt = bgImg.shape
origImageCoords = np.array([(0, 0),
                            (0, bgHeight),
                            (bgWidth, bgHeight),
                            (bgWidth, 0)])
stitchingCoords = []

def transformPerspective():
    y0 = 285
    y1 = 400
    x0 = 447
    x1 = 600
    stitchingCoords.append((x0, y0))
    stitchingCoords.append((x0, y1))
    stitchingCoords.append((x1, y1))
    stitchingCoords.append((x1, y0))

    homography = cv2.findHomography(origImageCoords, np.array(stitchingCoords))

    dst_corners = cv2.warpPerspective(src=fgImg, M=homography[0], dsize=(bgWidth, bgHeight))

    showFinal(bgImg, dst_corners)

使用 完成透视变换后cv2.findhomography()，我使用适当的遮罩遮罩前景和背景图像并将它们添加在一起，如下所示：

def showFinal(src1, src2):
    grayed = cv2.cvtColor(src2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, grayed = cv2.threshold(grayed, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    grayedInv = cv2.bitwise_not(grayed)

    src1final = cv2.bitwise_and(src1, src1, mask=grayedInv)
    src2final = cv2.bitwise_and(src2, src2, mask=grayed)

    finalImage = cv2.add(src1final, src2final)
    cv2.namedWindow("output", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.imshow("output", finalImage)

问题

问题是查找结果是错误的，因为变换后的前景图像没有缝合在我用于查找单应性的四个坐标内。

谁能指导我为什么会发生这个错误？

预期输出

实际产量