我使用OpenCV的“GoodFeatureToTrack”来查找功能并在第二张图像上跟踪它们。
为了加快这个过程，我使用双线性插值将图像缩小4倍，从4000x2000到1000x500。
KLT在调整大小的图像上完美匹配点数。但我希望在原始图像大小中得到点位置。
我尝试将调整大小后的图像上的特征位置乘以4（对于原始大小的图像）。在我看来，在相乘后，调整大小的图像上的相应特征在原始图像大小中不再对应。
我是否需要插值（？）或者将已调整大小的图像中的点投影回原始图像大小？这样调整大小的图像中的相应特征仍然与原始图像大小匹配。
非常感谢。
请原谅我的英语不好。
答案 0 :(得分：3)
缩小规模将导致精度下降。然而，这种损失通常很小，以至于无法检测到。如果你的点远离它们的正确位置，则可能是乘法步骤是错误的。
你在那里写的公式是正确的，即
pointInBigImage = scale*pointInSmallImage
在您的情况下，比例为4。
您应该打印两张图像中的点，并将它们并排显示。然后，在视觉上比较两个图像中的位置。通过这种方式，您将看到它是错误还是精度损失。
最后，为了提高精度，你可以使用cornerSubpix - 这是OpenCV中一个以子像素精度提取角落位置的函数 - 所以当你将它们乘以原始图像时，精度应该更好