好的，我必须承认我对OpenCV是个初学者，我的MATLAB/lin.代数知识可能会引入一些偏见。但我想要做的事情非常简单，但我仍然没有找到答案。
在尝试对透视变换下的图像（或部分图像）进行矫正时，你基本上要执行两个步骤（假设你有定义畸变物体的4个点）：
- 找到某个完美矩形与畸变形状之间的变换（在OpenCV中，通过
findHomography()或getPerspectiveTransform()实现 - 为什么这两个函数对同一组点的操作不同是另一个故事，并且令人沮丧）；这会给我们一个矩阵T。 - 将T的逆应用于最初的畸变形状，将其转换为矩形（在OpenCV中，这可以使用
warpPerspective()完成）。
现在，这个最后的函数（warpPerspective()）要求用户指定目标图像的大小。
我的问题是用户如何预先知道那个大小。低级别的方法是直接将变换矩阵T应用于发现物体的图像的角点，从而保证新转换的形状不会超出边界。
但是，即使你将T中的矩阵取出并手动将其应用于这些点，结果看起来也很奇怪。
在OpenCV中有一种方法可以做到这一点吗？谢谢！
P.S. 以下是一些代码：
float leftX, lowerY, rightX, higherY;
float minX = std::numeric_limits<float>::max(), maxX = std::numeric_limits<float>::min(), minY = std::numeric_limits<float>::max(), maxY = std::numeric_limits<float>::min();
Mat value, pt;
for(int i=0; i<4; i++)
{
switch(i)
{
case 0:
pt = (Mat_<float>(3, 1) << 1.00,1.00,1.00);
break;
case 1:
pt = (Mat_<float>(3, 1) << srcIm.cols,1.00,1.00);
break;
case 2:
pt = (Mat_<float>(3, 1) << 1.00,srcIm.rows,1.00);
break;
case 3:
pt = (Mat_<float>(3, 1) << srcIm.cols,srcIm.rows,1.00);
break;
default:
cerr << "Wrong switch." << endl;
break;
}
value = invH*pt;
value /= value.at<float>(2);
minX = min(minX,value.at<float>(0));
maxX = max(maxX,value.at<float>(0));
minY = min(minY,value.at<float>(1));
maxY = max(maxY,value.at<float>(1));
}
leftX = std::min<float>(1.00,-minX);
lowerY = std::min<float>(1.00,-minY);
rightX = max(srcIm.cols-minX,maxX-minX);
higherY = max(srcIm.rows-minY,maxY-minY);
warpPerspective(srcIm, dstIm, H, Size(rightX-leftX,higherY-lowerY), cv::INTER_CUBIC);
更新：也许我的结果看起来不好是因为我使用的矩阵是错误的。由于我无法观察到getPerspectiveTransform()内部发生了什么，因此我无法知道如何计算这个矩阵，但它具有一些非常小和非常大的值，这使我认为它们是垃圾数据。
以下是我从T中获取数据的方法：
for(int row=0;row<3;row++)
for(int col=0;col<3;col++)
T.at<float>(row,col) = ((float*)(H.data + (size_t)H.step*row))[col];
尽管
getPerspectiveTransform()的输出矩阵是3x3，但是尝试直接通过T.at<float>(row,col)访问其值会导致分段错误。这样做是否正确？也许这就是出现原始问题的原因，因为我没有得到正确的矩阵...