opencv getPerspectiveTransform c++
时间: 2024-01-01 08:04:12 浏览: 38
`getPerspectiveTransform`是OpenCV中的一个函数,用于计算透视变换矩阵。它接受两个输入参数,分别是源图像中的四个点和目标图像中的四个点。通过这四个点的映射关系,可以计算出透视变换矩阵。这个矩阵可以应用于源图像,将其转换为目标图像中相应的透视投影。
示例代码如下:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
cv::Point2f src_points[4] = { cv::Point2f(0, 0), cv::Point2f(100, 0), cv::Point2f(100, 100), cv::Point2f(0, 100) };
cv::Point2f dst_points[4] = { cv::Point2f(0, 0), cv::Point2f(200, 0), cv::Point2f(200, 200), cv::Point2f(0, 200) };
cv::Mat perspective_matrix = cv::getPerspectiveTransform(src_points, dst_points);
return 0;
}
```
这段代码中,我们定义了源图像中的四个点和目标图像中的四个点,并使用这些点调用了`getPerspectiveTransform`函数。函数返回的透视变换矩阵存储在`perspective_matrix`变量中。
相关问题
c++ opencv 透视变换
C++ OpenCV中的透视变换是一种图像处理技术,它可以将图像从一个视角转换到另一个视角,使得图像在新的视角下呈现出透视效果。透视变换在计算机视觉和图像处理中广泛应用,例如校正图像畸变、图像矫正、场景重建等。
在OpenCV中,透视变换可以通过以下步骤实现:
1. 定义源图像的四个角点和目标图像的四个对应角点。
2. 使用`cv::getPerspectiveTransform()`函数计算透视变换矩阵,该矩阵将源图像的四个角点映射到目标图像的四个对应角点。
3. 使用`cv::warpPerspective()`函数将源图像应用透视变换矩阵,得到目标图像。
下面是一个示例代码,展示了如何使用C++ OpenCV进行透视变换:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取源图像
cv::Mat srcImage = cv::imread("source.jpg");
// 定义源图像的四个角点和目标图像的四个对应角点
std::vector<cv::Point2f> srcPoints, dstPoints;
srcPoints.push_back(cv::Point2f(0, 0));
srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcImage.cols - 1, 0));
srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcImage.cols - 1, srcImage.rows - 1));
srcPoints.push_back(cv::Point2f(0, srcImage.rows - 1));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(100, 100));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcImage.cols - 101, 100));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcImage.cols - 101, srcImage.rows - 101));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(100, srcImage.rows - 101));
// 计算透视变换矩阵
cv::Mat perspectiveMatrix = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
// 应用透视变换
cv::Mat dstImage;
cv::warpPerspective(srcImage, dstImage, perspectiveMatrix, srcImage.size());
// 显示结果图像
cv::imshow("Source Image", srcImage);
cv::imshow("Destination Image", dstImage);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码中,我们首先读取了源图像,然后定义了源图像的四个角点和目标图像的四个对应角点。接下来,使用`cv::getPerspectiveTransform()`函数计算透视变换矩阵,并使用`cv::warpPerspective()`函数将源图像应用透视变换矩阵,得到目标图像。最后,我们显示了源图像和目标图像。
C++ opencv图像校正
图像校正是图像处理中的一项基本操作,Opencv提供了许多函数和算法来进行图像校正,其中最常用的是相机标定和图像矫正。下面是使用Opencv进行图像校正的基本步骤:
1. 相机标定
相机标定是一项非常重要的工作,它可以帮助我们确定相机的内部参数和外部参数,从而减少图像畸变和失真。Opencv提供了一个函数cv::calibrateCamera()来完成相机标定。该函数需要一组已知的世界坐标点和它们对应的图像坐标点,以及相机的内部参数(如焦距、主点等),并输出相机的内部和外部参数。
2. 畸变校正
经过相机标定后,我们可以得到相机的内部参数和外部参数,以及畸变系数。接下来,我们可以使用函数cv::undistort()来对图像进行畸变校正。该函数接受一张畸变图像和相机的内部参数和外部参数,然后输出一张校正后的图像。
3. 图像矫正
如果我们需要对图像进行更精确的校正,可以使用函数cv::getPerspectiveTransform()和cv::warpPerspective()来进行图像矫正。这两个函数可以帮助我们将图像从一个透视变换到另一个透视,从而实现图像的校正。这些函数需要输入源图像和一个透视变换矩阵,然后输出一个校正后的图像。
以上是使用Opencv进行图像校正的基本步骤,具体实现可以参考Opencv官方文档和示例代码。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)