python - 使用单应投影计算轨迹

Question

我有单应矩阵，并使用该单应矩阵投影了一个场景。现在我有 2D 轨迹，我想将它们转换为投影场景。

我正在尝试在一个图像中进行对象检测，并对该图像的轨迹进行单应性计算，我不知道如何将检测到的第一张图像的边界框中心的坐标转换为转换后的单应性坐标图像

 p = np.array(((trk[1] + trk[3]) / 2,  (trk[0] + trk[2]) / 2, 1)).reshape((3, 1))
    temp_p = H.dot(p)
    sum = np.sum(temp_p, 1)
    px = int(round(sum[0] / sum[2]))
    py = int(round(sum[1] / sum[2]))

    point_lists[trk[4]].append((px, py))
    x = [i[0] for i in point_lists[trk[4]]]
    y = [i[1] for i in point_lists[trk[4]]]
    p = np.polyfit(x, y, deg=1)
    y = p[1] + p[0] * np.array(x)
    fitted = list(zip(x, y))
    cv2.polylines(dst, np.int32([fitted]), False, color=(255, 0, 0))

标签： pythonopencvcomputer-visionhomography