Matlab中outputLimits函数的Python等效实现查找求助

• Matlab的outputLimits核心逻辑是：对输入空间限制对应的矩形四个顶点应用二维几何变换，取变换后顶点的x、y坐标极值作为输出空间限制。OpenCV中没有直接对应的函数，但可以手动实现该逻辑。

• 实现步骤：

  1. 构造输入限制对应的矩形四个顶点：(xmin, ymin)、(xmax, ymin)、(xmax, ymax)、(xmin, ymax)
  2. 对顶点应用目标几何变换（仿射/投影等）
  3. 提取变换后所有顶点的x、y坐标，分别取最小、最大值得到输出限制

• 仿射变换场景的示例代码：

  import cv2
  import numpy as np
  
  def output_limits(tform_matrix, x_limits_in, y_limits_in):
      # 生成输入矩形的四个顶点
      x_min, x_max = x_limits_in
      y_min, y_max = y_limits_in
      vertices = np.array([
          [x_min, y_min],
          [x_max, y_min],
          [x_max, y_max],
          [x_min, y_max]
      ], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2)
      
      # 应用仿射变换
      transformed_vertices = cv2.transform(vertices, tform_matrix)
      
      # 计算输出空间的极值限制
      x_coords = transformed_vertices[:, 0, 0]
      y_coords = transformed_vertices[:, 0, 1]
      x_out_limits = (np.min(x_coords), np.max(x_coords))
      y_out_limits = (np.min(y_coords), np.max(y_coords))
      
      return x_out_limits, y_out_limits
  

• 适配其他变换类型：如果是投影变换，只需将cv2.transform替换为cv2.perspectiveTransform即可；自定义变换则直接用变换矩阵与顶点做矩阵运算，核心逻辑保持一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sebastien Grand