opencv 透视变换 python

OpenCV是一个优秀的计算机视觉库，为Python提供了强大的图像处理和计算机视觉功能。透视变换是一种将图像从一种视角投影到另一种视角的一种方法。在计算机视觉中，透视变换通常被用于图像矫正、图像尺度变化、频谱分析等方面。这篇文章将对OpenCV透视变换在Python中的详细应用进行介绍。

首先，需要明确OpenCV中透视变换的原理。透视变换实际上是一种基于同名点的变换方法，即在两个不同视角下拍摄同一个图像或场景，然后将这两个图像通过相应的变换进行对齐。它的基本原理是：通过计算两个视角之间的变换矩阵，把一个图像在另一个视角的位置上显示出来。

要进行透视变换，需要用到OpenCV库中的cv2.warpPerspective()函数。该函数有四个输入参数：源图像、变换矩阵、输出图像尺寸和插值方法。其中变换矩阵是一个 3x3 的矩阵，插值方法可选，默认是双线性插值。

在进行透视变换时，需要先进行角点检测，即使用函数cv2.findContours()和cv2.approxPolyDP()函数找到图像中几何形状最相似的四个点，并将这些点进行透视变换矩阵的计算。这一过程可以简化为如下几步：

1、读取源图像，初步处理

2、寻找感兴趣区域，也就是四个角点

3、用透视变换矩阵进行变换

4、输出处理后的图像

代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg') #读入源图像
height, width = img.shape[:2] #取得源图像的长和宽信息
pts1 = np.float32([[54,70],[373,70],[28,409],[407,409]]) #设置一个包含4个角点的数组
pts2 = np.float32([[0,0],[width,0],[0,height],[width,height]]) #经过透视变换后需要变形到的位置
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) #计算透视变换矩阵
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(width,height)) #进行透视变换

cv2.imshow('src', img) #原图
cv2.imshow('dst', dst) #透视变换后的图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过上述代码片段，我们可以实现对一张图像进行简单的透视变换，类似的方法也可以应用于其他场景，如校正石墨纸或白板上的图形或文字。总的来说，在OpenCV的支持下进行透视变换实现起来非常简单，而且可以应用于多种场景中，对于需要对图像进行精确变换的计算机视觉应用，是不可或缺的基本操作。