我在使用matlab对灰度图进行透视校正后，如何提取到校正后参照物四个点的坐标呢
图像左下角有个现实中10*10cm的标尺，拍照后需要进行校正和尺度变换
在网上找到了别人写的透视校正函数，但是在使用时没有看懂
函数如下：
function perspective_mat = getPerspective(moving_points,fixed_points)
% GETPERSPECTIVE 根据点获取透视变换矩阵
% 输入：
% moving_points：n*2点集坐标(x,y)
% fixed_points：n*2点集坐标(x,y),点顺序要对应moving_points
% 输出：
% perspective_mat：3*3透视变换矩阵
%
% perspective_mat矩阵形式为[a11,a12,a13; a21,a22,a23; a31,a32,1];
% 满足fixed_points = perspective_mat*moving_points
% author: cuixing158@foxmail.com
%
assert(size(moving_points,1) == size(fixed_points,1)&& ...
size(moving_points,1)>=4);
nums = size(moving_points,1);
coefficient_mat = zeros(2*nums,8);
b = zeros(2*nums,1);
for i = 1:nums
currentPoint = moving_points(i,:);
currentFixedPoint = fixed_points(i,:);
coefficient_mat(2*i-1,:) = [currentPoint(1),currentPoint(2),1,...
0,0,0,...
-currentPoint(1)*currentFixedPoint(1),-currentFixedPoint(1)*currentPoint(2)];
b(2*i-1) = currentFixedPoint(1);
coefficient_mat(2*i,:) = [0,0,0,...
currentPoint(1),currentPoint(2),1,...
-currentPoint(1)*currentFixedPoint(2),-currentPoint(2)*currentFixedPoint(2)];
b(2*i) = currentFixedPoint(2);
end
perspective_mat = coefficient_mat\b; % 大于4个点时候为最小二乘法计算
perspective_mat = reshape([perspective_mat;1],3,3)';
在使用这个函数之前，通过彩色图像的颜色分割和角点检测找到了原图左下角标尺的位置Q（2*4矩阵）分别是四个点，但是透视之后还需要这四个点进行尺度变换，由于已经变成了灰度图，没办法通过颜色分割，想请教下如何从上面的函数中找到之前的标尺角点并且单独拿出来使用呢
问题补充：
函数应用的完整代码如下：
%img = rgb2gray(I);
img=I;
width = size(img,2);
height = size(img,1);
figure;imshow(img)
hold on
% moving_points = [0,0;
% 100,50;
% 0,50;
% 50,100];
plot(Q(:,1),Q(:,2),'ro');title('角点定位');
fixed_points = [0,0;
100,0;
0,200;
100,200];
%% method 2, get perspective matrix
perspective_mat = getPerspective(Q,fixed_points); %Q是透视变换时参考的左下角正方形标尺的四个角
A = perspective_mat;
X = [1;width;1;width]; % 原图片的四个角点x坐标
Y = [1;1;height;height]; % 原图片的四个角点y坐标
moving_points_mat = [X(:)';Y(:)';ones(1,size(X(:),1))];
dst_points = A*moving_points_mat;
for i = 1:size(dst_points,2)
dst_points(1:2,i) = dst_points(1:2,i)/dst_points(3,i);
end
figure;
plot(dst_points(1,:),dst_points(2,:),'bo');title('原图像仿射变换后的坐标范围')
grid on;
%% 仿射变换后图像逐像素进行插值赋值
min_x = min(dst_points(1,:));
max_x = max(dst_points(1,:));
min_y = min(dst_points(2,:));
max_y = max(dst_points(2,:));
W = round(max_x - min_x);
H = round(max_y -min_y);
wrapImg = 255*ones(H,W);
tic;
for i = 1:H
for j = 1:W
x = min_x+j; % 使得x，y的范围在原坐标范围内
y = min_y+i;
moving_point = A\[x;y;1];
temp_point = [moving_point(1);moving_point(2)]./moving_point(3);
if temp_point(1)>=1&&temp_point(1)<width&& ...
temp_point(2)>=1&&temp_point(2)<height
wrapImg(i,j) = img(round(temp_point(2)),round(temp_point(1)));
end
end
end
t_manual = toc;
figure;
imshow(uint8(wrapImg));title(['图像仿射变换后（手写函数），耗时(s)：',num2str(t_manual)])
