OpenCV Python cv2.perspectiveTransform

Question

OpenCV Python cv2.perspectiveTransform

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我目前正在尝试使用OpenCV和Python进行视频稳定。

我使用以下函数来计算旋转：

def accumulate_rotation(src, theta_x, theta_y, theta_z, timestamps, prev, current, f, gyro_delay=None, gyro_drift=None, shutter_duration=None):
    if prev == current:
        return src

    pts = []
    pts_transformed = []
    for x in range(10):
        current_row = []
        current_row_transformed = []
        pixel_x = x * (src.shape[1] / 10)
        for y in range(10):
            pixel_y = y * (src.shape[0] / 10)
            current_row.append([pixel_x, pixel_y])

            if shutter_duration:
                y_timestamp = current + shutter_duration * (pixel_y - src.shape[0] / 2)
            else:
                y_timestamp = current

            transform = getAccumulatedRotation(src.shape[1], src.shape[0], theta_x, theta_y, theta_z, timestamps, prev,
                                               current, f, gyro_delay, gyro_drift)

            output = cv2.perspectiveTransform(np.array([[pixel_x, pixel_y]], dtype="float32"), transform)
            current_row_transformed.append(output)

        pts.append(current_row)
        pts_transformed.append(current_row_transformed)

    o = utilities.meshwarp(src, pts_transformed)
    return o

当代码执行到output = cv2.perspectiveTransform(np.array([[pixel_x, pixel_y]], dtype="float32"), transform)时，出现以下错误：

cv2.error: /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/core/src/matmul.cpp:2271: error: (-215) scn + 1 == m.cols in function perspectiveTransform

。如果有任何帮助或建议，将不胜感激。

- martisan

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- alkasm · Accepted Answer

未来版本中需要更改此实现方式，或应该使文档更加清晰明了。

引自OpenCV文档中的perspectiveTransform():

src – 输入的 二通道 (...) 浮点数数组

强调部分由我添加。

>>> A = np.array([[0, 0]], dtype=np.float32)
>>> A.shape
(1, 2)

从这里我们可以看到，A只是一个单通道矩阵，也就是二维的。一行两列。相反，您需要一个双通道图像，即一个三维矩阵，其中第三个维度的长度为2或3，具体取决于您发送的是二维点还是三维点。

长话短说，您需要添加一个括号集，使您发送的点成为三维点，其中x值在第一个通道中，y值在第二个通道中。

>>> A = np.array([[[0, 0]]], dtype=np.float32)
>>> A.shape
(1, 1, 2)

还有，根据评论的建议：

如果你有一个形状为（n_points，dimension）的数组points（即dimension为2或3），一种很好的重新格式化它以用于这种情况的方法是points[np.newaxis]

这不是很直观，虽然有文档记录，但在这一点上并不是非常明确。这就是你需要的全部内容。我之前回答过一个相同的问题，但是针对的是cv2.transform()函数。