首先，我想说明一下我对计算机视觉和OpenCV还是陌生的。我仍在学习基础知识，但对我的项目的未来有疑问。当前，我的项目包含一组图像和CSV文件，其中包含有关这些图像中像素的特定信息。我拥有的图像是512x640，而csv文件具有512x640的信息单元。我使用ORB检测和描述符来找到兴趣点，并使用BF匹配器来映射它们。根据在线指南，我使用了比率测试来找到“好”点，然后使用cv2.warpPerspective()函数将它们缝合在一起。现在，我非常轻松地了解了应在此阶段添加的单应性，以便确定方向。输出图像将大于输入图像。现在我的问题是，是否有一种方法可以找到在此过程中实际上丢弃了哪些坐标。我的意思是说，有一种方法可以从原始图像中找到缝合后实际可见的坐标。如果最终缝合的图像是1000x1000px，我想用三个原始图像中的有效点创建一个1000x1000的csv。我很想知道这是否可行，如果可以的话，也许我应该说服一些解释以便解决此问题。
更多示例：我有3张图片512x640。在一个完美的示例中，缝合后的图像将为512x（640 * 3），这意味着没有重叠，因此由于csv的像素值为1到1，因此很容易从csv中获取像素值。现在，如果图像不是这样，则意味着512x1000如何创建具有512 * 1000的新csv文件，其中包含缝合图像中可见的值。忽略重叠的坐标。