OpenCV的透视变换实现

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包括了很多常用的图像处理和计算机视觉算法。透视变换（Perspective Transformation）是其中的一种常用的图像处理技术，它可以将一个平面上的图像转换为另一个平面上的图像，同时保持其直线的直线性和平行线的平行性。下面介绍一下OpenCV中透视变换的实现方法：

1. 读入原始图像

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

2. 定义变换前后的四个坐标点

pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])

其中pts1是原始图像中需要进行透视变换的四个点的坐标，pts2是变换后图像中对应的四个点的坐标。

3. 计算透视变换矩阵

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)

其中cv2.getPerspectiveTransform()函数会根据pts1和pts2计算出变换矩阵M。

4. 进行透视变换

dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))

其中cv2.warpPerspective()函数会根据变换矩阵M对原始图像进行透视变换，并生成一个新的300*300大小的图像。

相关问题

opencv 透视变换

透视变换是指将一个视角下的图像转换为另一个视角下的图像，通常用于校正或矫正图像中的透视畸变。在OpenCV中，可以使用cv2.getPerspectiveTransform和cv2.warpPerspective函数实现透视变换。

cv2.getPerspectiveTransform函数接受四个点作为输入，这四个点需要分别对应输入图像中的四个角点和输出图像中的四个角点。函数返回一个3x3的变换矩阵，用于将输入图像转换为输出图像。

cv2.warpPerspective函数接受输入图像、变换矩阵和输出图像大小作为输入，将输入图像按照变换矩阵进行透视变换，并将结果输出到输出图像中。

以下是一个使用OpenCV进行透视变换的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 定义输入图像的四个角点和输出图像的四个角点
input_points = np.float32([[0, 0], [img.shape[1], 0], [img.shape[1], img.shape[0]], [0, img.shape[0]]])
output_points = np.float32([[0, 0], [img.shape[1], 0], [img.shape[1]*0.75, img.shape[0]], [img.shape[1]*0.25, img.shape[0]]])

# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(input_points, output_points)

# 进行透视变换
output_img = cv2.warpPerspective(img, M, (int(img.shape[1]*0.75), img.shape[0]))

# 显示结果
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', output_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在该示例代码中，输入图像的四个角点分别为左上角、右上角、右下角和左下角，输出图像的四个角点分别为左上角、右上角、右下角的三分之一处以及左下角的四分之一处。通过计算透视变换矩阵和进行透视变换，将输入图像转换为输出图像。

opencv透视变换原理

OpenCV透视变换原理涉及到二维图形的变换和图形几何形状转化的知识。所谓透视变换，即将原始图像从一个视角变换到另一个视角。这个变换的过程是通过矩阵的乘法实现的。通常使用的是投影变换矩阵，它是一个3×3的矩阵。

OpenCV中的透视变换采用源图像四个点和目标图像对应的四个点之间的映射关系，求出一组透视变换矩阵。然后使用这组矩阵将源图像变换到目标图像的角点处，以实现透视变换。

原理可以简单描述为：首先标记原始图像上的四个点和目标图像上对应的四个点，然后找到逆变换矩阵，并将原始图像矩阵映射到目标图像矩阵。这个过程的关键在于找到逆变换矩阵，它的构造涉及到高等数学中的线性代数知识。

透视变换的应用非常广泛，比如在计算机图形学、机器视觉、虚拟现实等领域都有应用，其通过调整矩阵参数就可以实现对不同角度或尺度下的图像进行变换，从而得到更加符合实际需求的结果。