C++ 如何撤消opencv中单个点的透视变换

我正在尝试使用反向透视图进行一些图像分析。我使用openCV函数getTransform和findHomography生成一个变换矩阵，并将其应用于源图像。这工作得很好，我能够从我想要的图像中得到点。问题是，我不知道如何获取各个点的值并撤消变换，以便将它们重新绘制到原始图片上。我只想撤消这组点的变换以找到它们的原始位置。如何做到这一点。 这些点的形状为openCV库中的点（x，y）

要反转单应（例如透视变换），通常只需反转变换矩阵即可

因此，要将一些点从目标图像转换回源图像，需要反转转换矩阵，并使用结果转换这些点。要使用变换矩阵变换点，可以将其从右到矩阵相乘，然后进行去均匀化

幸运的是，OpenCV不仅提供了warpAffine/warpPerspective方法（将一幅图像的每个像素转换为另一幅图像），而且还提供了转换单个点的方法

使用

cv:：perspectiveTransform（inputVector、emptyOutputVector、yourTransformation）

方法变换一组点，其中

inputVector

是一个

std:：vector

（您也可以使用nx2或2xn矩阵，但有时这是错误的）。相反，您可以使用cv:：Point3f类型，但我不确定这些是homgeneous坐标点还是3D转换的3D点（或者两者都是？）

outputVector

是一个空的

std:：vector

，用于存储结果

---

yourTransformation

是一个双精度3x3 cv:：Mat（如

findHomography

提供的）变换矩阵（或用于3D点的4x4）。

您可以使用

cv:：perspectiveTransform（inputVector，emptyOutputVector，yourTransformation）

对点应用透视变换

Python:

cv2.perspectiveTransform（src，m）→ dst

src–输入两通道或三通道浮点数组；每个元素都是要变换的2D/3D向量。 m–先前由

cv2.getPerspectiveTransform（_src，_dst）

在python中，必须在numpy数组中传递点，如下所示：

points_to_be_transformed = np.array([[[0, 0]]], dtype=np.float32)
transfromed_points = cv2.perspectiveTransform(points_to_be_transformed, m)

---

转换后的点也将与输入数组的形状相同：点到被转换的点这里有一个Python示例：

import cv2
import numpy as np

# Forward transform
point_transformed = cv2.perspectiveTransform(point_original, trans)

# Reverse transform
inv_trans = np.linalg.pinv(trans)
round_tripped = cv2.perspectiveTransform(point_transformed, inv_trans)

# Now, round_tripped should be approximately equal to point_original

---

我不知道OpenCV方法，但是如果它是透视变换，则不可能反转它。将三维点变换为二维点。从2D点知道的唯一一件事是，在3D中，它位于从摄影机到2D图像位置的直线上。线条上的位置不明确。正如@CoertMetz所说，通常你只需反转变换矩阵，并使用该逆矩阵以另一种方式变换点。@Mika我已尝试反转变换矩阵，我能够回到原始图像。问题是我只想找到我的4点的新位置。我不知道如何正确存储点以反转它们。如果我用手做反演，我会简单地把这个点做成一个向量，然后用反变换乘以它，得到新的点。但是，我试过了，它没有给我正确的位置。把

cv:：Point2f

点放在

std:：vector

中，然后使用

cv:：perspectiveTransform（inputVector，emptyOutputVector，YourTransform）

@Mika感谢你的完美工作。我想我有点想过头了。如果你把它作为答案写下来，我会把它标对的。