python灰度图进行透视变换

可以使用 OpenCV 库来进行灰度图的透视变换。

首先，需要读入灰度图像，并确定变换前后的四个顶点坐标。可以使用 `cv2.imread()` 函数读入图像，使用 `cv2.circle()` 函数在图像上标记出四个顶点。

接下来，使用 `cv2.getPerspectiveTransform()` 函数得到变换矩阵，并使用 `cv2.warpPerspective()` 函数进行透视变换。最后使用 `cv2.imshow()` 函数显示变换后的图像。

下面是一个代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('gray_img.png', 0)

# 确定变换前后的四个顶点坐标
src_pts = np.float32([[100, 100], [400, 100], [400, 400], [100, 400]])
dst_pts = np.float32([[100, 100], [400, 100], [400, 300], [100, 300]])

# 标记出四个顶点
for pt in src_pts:
    cv2.circle(img, tuple(pt), 5, 255, -1)

# 得到变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

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

# 显示变换后的图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`src_pts` 和 `dst_pts` 分别表示变换前后的四个顶点坐标。在这个例子中，原图像的四个顶点分别是 `(100, 100)`、`(400, 100)`、`(400, 400)`、`(100, 400)`，变换后的四个顶点分别是 `(100, 100)`、`(400, 100)`、`(400, 300)`、`(100, 300)`。`M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)` 得到的变换矩阵将原图像中的四个顶点映射到变换后的四个顶点。`result = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))` 使用变换矩阵进行透视变换。最后，使用 `cv2.imshow()` 函数显示变换后的图像。