C++ 计算关键点的新位置

有人能帮我吗，我们如何计算关键点在变换图像中的新位置，关键点是在原始图像中检测到的。我使用opencv单应矩阵和透视图来生成变换后的图像

这是一个密码

...
 std::vector< Point2f > points1,points2;
 for( int i = 0; i < matches1.size(); i++ )
    {
     points1.push_back( keypoints_input1[matches1[i].queryIdx ].pt );
     points2.push_back( keypoints_input2[matches1[i].trainIdx ].pt );
    }
 /* Find the Homography Matrix for current and next frame*/
 Mat H1 = findHomography( points2, points1, CV_RANSAC );
 /* Use the Homography Matrix to warp the images*/
cv::Mat result1;
warpPerspective(input2, result1, H1, Size(input2.cols+150, input2.rows+150),              
INTER_CUBIC);
...
}

。。。
std:：vectorpoints1，points2；
对于（int i=0；i

现在我想计算结果1图像中点2的新位置

例如，在下面的变换图像中，我们知道角点。现在我想计算关键点的新位置，比如在变换{（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3）…}之前，我们如何计算它

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更新：opencv“透视变换”完成了我试图做的事情。

让我们调用

I'

通过使用单应

H

扭曲图像

I

获得的图像

如果在原始图像

I

中提取关键点mi=（xi，yi，1），则可以使用单应变换在扭曲图像

I'

中获得关键点mi：S*mi=H*mi。请注意比例因子S，如果希望关键点坐标以像素为单位，则必须缩放m'i，以便第三个元素为1

如果您想了解比例因子的来源，请查看

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此外，还有一个OpenCV函数可以将此转换应用于一组点：

透视转换

（）。

这是一个关于数学和转换的问题；不是关于编程…@Chris Maes，计算机视觉是关于编程数学转换的。所以你有一点，我的评论可能不够清楚。但是这个问题显然是一个“如何做我的数学”的问题，而不是一个程序性的问题，不是吗？@ChrisMaes，谢谢你的评论，我真的不知道，如何做，这就是我为什么要问的。我不认为问知道此事的人有什么不对。@MMH我不想粗鲁。我理解你的问题，但你最好粘贴5行代码，说明你如何包装你的图像以及你到底被卡在哪里；这是一个更容易回答的问题。。。我的意见可能是：谢谢，关键点是在I中提取的，而不是在I'中，我想在I'中重新计算它。我想可以用同样的方法计算。thanks@MMH我更新了我的答案。不过，您的问题表明，在转换之前需要关键点坐标。。。下次试着更清楚地描述你的问题；）@嗯，好的，我更新了我的答案，提到了OpenCV函数

透视变换

，它正是你想要的。谢谢，透视变换工作得很好，这正是我想要的。谢谢你。@AldurDisciple这个答案正是我想要的。有什么地方我可以去看一个例子吗？我想我懂数学，但把它付诸实践对我来说有点难。