M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight)) self.__point_limit(new_right_point) self.__point_limit(heigth_point) self.__point_limit(left_point)

这是一个关于OpenCV图像处理的问题，我可以回答。这段代码是用于进行仿射变换的，其中pts1和pts2是原图像和目标图像的三个对应点坐标，M是变换矩阵，oldimg是原图像，pic_width和pic_hight是目标图像的宽度和高度。__point_limit是一个私有方法，用于限制点的坐标范围。

相关问题

pts2 = np.float32([left_point, heigth_point, new_right_point]) # 包含三点的数组，转换为32 pts1 = np.float32([left_point, heigth_point, right_point]) M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight))

这是一行Python代码，其中np.float32是一个NumPy库中的函数，用于将输入的参数转换为32位浮点数类型。方括号中的[left_point, heigth_point, new_right_point]是一个包含三个元素的列表，这些元素是左侧点、高度点和新的右侧点，这些点都是浮点数类型。最终，这行代码将这三个点转换为NumPy数组pts2。

H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

这是一个关于计算机视觉中的图像处理问题，我可以回答。cv2.findHomography() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算两个图像之间的单应性矩阵。其中，src_pts 和 dst_pts 分别是源图像和目标图像中的特征点坐标，cv2.RANSAC 是一种随机抽样一致性算法，用于去除异常值，5.0 是阈值参数。最终返回的 H 和 mask 分别是单应性矩阵和掩码。