opencv透视变换函数异常

如何使用透视变换功能

运行我的代码时，将产生以下异常：

OpenCV错误：断言失败（scn+1==m.cols&&（depth==CV_32F ||透视变换文件中的深度==CV_64F /Users/donbe/Documents/opencv/opencv/modules/core/src/matmul.cpp，第行 1916年

谁能帮我

我的代码如下：

Point2f srcTri[4];
Point2f dstTri[4];

Mat warp_mat;
Mat src;

/// Load the image
src = imread( argv[1], 1 );

srcTri[0] = Point2f(0,0);
srcTri[1] = Point2f(src.cols,0);
srcTri[2] = Point2f(src.cols,src.rows);
srcTri[3] = Point2f(0,src.rows);

dstTri[0] = Point2f(0,0);
dstTri[1] = Point2f(src.cols/2,0);
dstTri[2] = Point2f(src.cols/2,src.rows);
dstTri[3] = Point2f(0,src.rows);


warp_mat =  getPerspectiveTransform(srcTri, dstTri);

Mat warp_dst(src.size(), src.type());    

//There will produce a exception.
perspectiveTransform(src, warp_dst, warp_mat);

namedWindow( "Warp", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "Warp", warp_dst );

waitKey(0);
return 0;

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您是否检查了源映像，以确保其符合要求

void perspectiveTransform(InputArray src, OutputArray dst, InputArray mtx)

Parameters: 

src – Source two-channel or three-channel floating-point array. Each element is a 2D/3D vector to be transformed.
dst – Destination array of the same size and type as src .
mtx – 3x3 or 4x4 floating-point transformation matrix.

注:

该函数用于变换一组稀疏的二维或三维向量。如果要使用透视变换变换图像，请使用warpPerspective（）

有关更多详细信息，请查看文档：

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希望这能有所帮助。

在我的例子中，我也遇到了同样的错误，问题是InputArray mtx的类型。将CvMat*obj的类型改为CV_32FC1而不是CV_8UC1后，问题解决了

当我在Python中遇到这个问题时，我发现这是因为输入应该是三维的：

cv2.perspectiveTransform（np.float32（[[1,1]]），np.float32（[[1,0,0]，[0,1,0]，[0,0,1]]）） 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“”，第1行，在 cv2.error:OpenCV（4.5.1）/tmp/pip-req-build-1syr35c1/OpenCV/modules/core/src/matmul.dispatch.cpp:531:error:（-215:Assertion failed）scn+1==函数“perspectiveTransform”中的m.cols >>>透视变换（np.float32（[[[1,1]]），np.float32（[[1,0,0]，[0,1,0]，[0,0,1]]）） 数组（[[1,1.]]，dtype=float32） 这是一个非常糟糕的通信方式，它的状态是“src：输入两通道或三通道浮点数组；每个元素都是要转换的2D/3D向量”，因此可能会出现混淆

为了使函数按预期的方式运行（即对点数组进行操作），请按如下方式调用它：

dst=cv2.透视变换（src[np.newaxis]，m）[0]

我在Python中遇到了同样的问题，并得出结论，它需要一个3x3矩阵的mxnx2输入和输出数组，而我有nx2数据，

x

。因此，这是可行的：

y=cv2.perspectiveTransform（x[np.newaxis]，H）[0]

@Ben的评论应该是一个答案，这正是我的问题，我只是在运行示例代码后才发现：

H，w=img1.shape

pts=np.float32（[0,0]，[0，H-1]，[w-1，H-1]，[w-1,0]）。重塑（-1,1,2）

dst=cv2.透视变换（pts，M）