帮我用python写个透视变换的例子
时间: 2023-05-26 21:05:00 浏览: 41
以下是使用Python OpenCV库实现透视变换的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像
img = cv2.imread('example.png')
# 定义原始图像四个顶点坐标和变换后图像的宽高
pts1 = np.float32([[141, 131], [480, 159], [493, 630], [64, 601]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [400, 0], [400, 500], [0, 500]])
width, height = 400, 500
# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
# 应用透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height))
# 显示原始图像和变换后图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Perspective Transform', dst)
# 等待键盘输入
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,原始图像顶点坐标和变换后图像的顶点坐标用`np.float32`类型的数组表示,并通过`cv2.getPerspectiveTransform()`方法计算出透视变换矩阵。最后,使用`cv2.warpPerspective()`方法应用透视变换。
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```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('elliptical_image.jpg')
# 定义椭圆四个顶点的坐标
pts1 = np.float32([[30, 30], [30, 60], [60, 30], [60, 60]])
# 定义圆的四个顶点的坐标
pts2 = np.float32([[0, 0], [0, 100], [100, 0], [100, 100]])
# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
# 对图像进行透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (100, 100))
# 显示变换后的图像
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们将椭圆的四个顶点定义为pts1,圆的四个顶点定义为pts2。然后,我们使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵M。最后,我们使用cv2.warpPerspective()函数将图像进行透视变换,并将结果显示出来。
python灰度图进行透视变换
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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:
```python
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。