如何使用Python和OpenCV库，通过透视变换技术修复因拍摄角度导致扭曲的矩形图片？

在处理因拍摄角度导致的扭曲矩形图片时，我们可以使用Python结合OpenCV库来实现透视变换技术，将扭曲的图片复原为规则矩形。推荐查看《Python自动化修复扭曲矩形图片》这份资料，它通过实例代码详细阐述了实现过程，与您当前的问题直接相关。

参考资源链接：[Python自动化修复扭曲矩形图片](https://wenku.csdn.net/doc/3bts47pfio?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保安装了Python和OpenCV库，以及numpy库，这是进行图像处理的基础。接下来，我们将通过以下步骤修复扭曲的矩形图片：

1. **图像读取**：使用OpenCV读取需要修复的图片。
2. **事件监听与角点选择**：创建一个窗口以显示图片，并监听鼠标事件来交互式地选择图片的四个角点。这可以通过定义一个回调函数来实现，该函数响应鼠标的左键点击事件，并记录下点击的坐标。
3. **透视变换矩阵计算**：根据选定的四个角点和目标矩形的对应点，使用`cv.getPerspectiveTransform`函数计算透视变换矩阵。
4. **应用透视变换**：使用`cv.warpPerspective`函数和上一步计算得到的变换矩阵，将原始图像映射到新的矩形区域，从而实现图像的校正和复原。
5. **结果展示**：显示修复后的图像，并等待用户响应后关闭窗口。

下面是一个简化的代码示例，展示了如何实现上述步骤：

import cv2
import numpy as np

def get_window_size(img):
    # 根据图片的宽高比调整窗口大小
    h, w = img.shape[:2]
    ratio = w / float(h)
    window_size = (int(300 * ratio), 300)
    return window_size

def warp_image(src, src_points, dst_points):
    M = cv2.getPerspectiveTransform(np.float32(src_points), np.float32(dst_points))
    dst = cv2.warpPerspective(src, M, get_window_size(src))
    return dst

# 读取图片
image = cv2.imread('distorted_image.jpg')

# 创建窗口并显示图片
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', on_mouse_event)

while True:
    cv2.imshow('image', image)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == ord('r'):
        # 用户交互选择角点后执行透视变换
        # ...
        rectified = warp_image(image, src_points, dst_points)
        cv2.imshow('Rectified Image', rectified)
    elif k == 27:  # 按ESC退出
        break

cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，`on_mouse_event`是一个假设的回调函数，用于处理鼠标事件并记录角点坐标。用户需要通过交互方式指定角点，然后程序会自动计算透视变换并修复图片。

通过这些步骤，您可以利用Python和OpenCV库自动化地修复扭曲的矩形图片。为了更深入地理解和掌握图像处理技术，除了上述资料《Python自动化修复扭曲矩形图片》外，还建议探索更多关于图像变换和滤镜处理的资源，以便在实际应用中进一步提升和完善您的技能。

参考资源链接：[Python自动化修复扭曲矩形图片](https://wenku.csdn.net/doc/3bts47pfio?spm=1055.2569.3001.10343)