Python-opencv透视变换

Python-opencv透视变换是一种图像处理技术，可以将图像从一个视角转换到另一个视角。在进行透视变换之前，需要导入相关库并封装一个显示图像的函数。然后，读取图片并设置输出图片的宽高。接下来，需要设置透视变换前后的顶点位置。最后，调用opencv中的函数进行透视变换，并显示和保存变换后的结果。透视变换可以实现图像的拉伸、旋转和倾斜等效果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于opencv实现透视变换（Python）](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/122870765)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

python-opencv透视图矫正

好的，针对你的问题，我可以给出以下回答：

在使用Python-OpenCV进行透视图矫正时，需要先使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算出变换矩阵，然后使用cv2.warpPerspective()函数进行变换。具体步骤如下：

1. 通过cv2.findContours()函数找到图像中的四个角点。
2. 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算出变换矩阵。
3. 使用cv2.warpPerspective()函数进行变换。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 找到四个角点
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
points = []
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    points.append((x1, y1))
    points.append((x2, y2))
points = np.array(points)
rect = cv2.minAreaRect(points)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 计算变换矩阵
src_pts = box.astype("float32")
dst_pts = np.array([[0, 0], [img.shape[1], 0], [img.shape[1], img.shape[0]], [0, img.shape[0]]], dtype="float32")
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

# 进行变换
result = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python-opencv识别银行卡

要使用Python-OpenCV识别银行卡，可以遵循以下步骤：

1.使用Python-OpenCV读取图片：首先，使用OpenCV库中的imread函数读取银行卡的图片，例如：

import cv2

img = cv2.imread('bank_card.jpg')

2.预处理图片：在识别银行卡之前，需要先对图片进行预处理。可以使用OpenCV库中的Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。例如：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edged = cv2.Canny(gray, 30, 200)

3.从图像中找到银行卡区域：使用OpenCV库中的findContours函数来查找图像中的轮廓，然后使用透视变换来获得银行卡的正面视图。例如：

cnts, _ = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:1]
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        screenCnt = approx
        break
warped = four_point_transform(img, screenCnt.reshape(4, 2))

4.使用OCR技术识别银行卡号码：使用OpenCV库中的pytesseract模块来进行OCR识别。例如：

import pytesseract

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
card_number = pytesseract.image_to_string(warped, lang='eng', config='--psm 11')
print("Card Number : ", card_number)

这样，就可以使用Python-OpenCV识别银行卡了。