Python-opencv透视变换
时间: 2023-10-09 16:13:05 浏览: 55
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相机标定教程
### 回答1:
要进行相机标定的目的是为了去掉相机透镜畸变,使拍摄的图像更加准确,对于使用opencv库的python用户来讲,相机标定也是一项常规操作。以下是python-opencv相机标定的教程:
1. 收集标定图片:准备至少10到20张不同角度和位置的图片,要保证图片中有棋盘格子等模板。
2. 提取角点特征:用cv2.findChessboardCorners()函数提取棋盘格子的角点,这里用到的是cv2自带的提取工具。
3. 标定镜头:用cv2.calibrateCamera()函数对相机进行标定,得出相机内参矩阵等相关参数。
4. 存储标定结果: 使用cv2.FileStorage()函数存储标定参数。
5. 测试标定结果:使用cv2.undistort()函数果进行畸变校正,并观察校正后的图像是否有改善。
6. 应用标定结果:将标定结果应用到实际项目中,在程序中调用标定参数可以有效降低图像畸变,提高图像质量。
以上是python-opencv相机标定的教程,如果有需要的话,还可以使用均匀灰度图像等其他方式进行标定。通常情况下,一次标定的结果可以使用长时间,从而提高整个项目的精确度。
### 回答2:
Python-OpenCV相机标定教程是小型项目的标准。 在机器视觉和计算机视觉中,相机标定非常重要,这是获取全面、准确的数据的基础。相机标定的目的是为了减少照相机视角失真,提高拍摄到的图像质量,从而更好地支持照相机的图像处理。它的主要目的是矫正图像中的畸变并确定相机的内参和外参。
Python-OpenCV相机标定教程可以在Python编程语言中使用OpenCVPython库实现。这个过程包括多个步骤,如获取棋盘格角点、标定相机、计算相机的投影矩阵等。
在相机标定过程中,需要拍摄多张棋盘格图像。首先,必须定义棋盘格行列数量,然后手动测量棋盘格方格大小并加载图像到OpenCVPython中。接下来,寻找图像中棋盘格的角点,这些角点可以被处理以消除任何镜头失真。使用这些图像来标定相机并计算相机的投影矩阵。最后,保存相机内参和外参以对未来的图像应用重新计算。
相机标定的作用是消除由透视等导致的图像质量降低,从而使图像更清晰、更准确。Python-OpenCV相机标定教程为开发者提供了实现相机标定的基础,使他们可以快速构建照相机内参与外参算法并为数据处理提供基础。
### 回答3:
Python-OpenCV相机标定教程
OpenCV是一种非常流行的计算机视觉库,具有许多强大的功能,包括相机标定。相机标定是将相机的内部参数和畸变参数计算出来,以便更好地将2D图像转换为3D场景。在此教程中,我们将介绍使用Python-OpenCV库进行相机标定的步骤。
第一步:获取棋盘格图像
在进行相机标定之前,需要获取一些棋盘格图像。为了获得尽可能准确的结果,您需要将棋盘格图像从不同的角度和位置拍摄,并确保棋盘格图像足够清晰。我们建议至少拍摄10张不同的图像。
第二步:检测棋盘格角点
使用OpenCV中的函数cv2.findChessboardCorners()可以检测棋盘角点。它需要棋盘的大小和图像。如果检测到角点,函数将返回True,并将角点位置存储在一个数组中。
第三步:计算相机内部参数和畸变参数
为了计算相机的内部参数和畸变参数,需要使用OpenCV中的函数cv2.calibrateCamera()。这个函数接受一个由棋盘格图像和对应的角点位置组成的列表,并返回摄像机矩阵,畸变系数和旋转矩阵。
第四步:评估相机标定结果
在评估相机标定结果时,您需要计算误差,这可以通过一个简单的公式完成。误差是指每个棋盘格角点的图像坐标和标准(真实)坐标之间的平均距离。您还可以使用OpenCV可视化函数来显示标定结果。
总结
这就是使用Python-OpenCV进行相机标定的基本步骤。相机标定是一个基本任务,但是它对于实现更复杂的计算机视觉任务非常重要。标定成功后,您可以更准确地进行2D到3D坐标的变换,从而实现更准确的跟踪和测量。
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