openCV将一个图像分为几个部分分别经过透视变换后，重新拼为一个完整图像，要求结果图像无黑边，且与原图直接透视变换得到图片相同C++

要实现这个功能，首先需要将原始图像分割成若干个部分。可以使用OpenCV的图像分割算法，如k-means或者分水岭算法来实现。接下来，对每个部分进行透视变换，可以使用OpenCV的perspectiveTransform函数来实现。在变换过程中，需要计算出变换后图像的大小，并根据变换后的大小创建一个空白图像。然后将变换后的图像放置在空白图像中心位置。最后，将所有部分的变换后的图像拼接在一起，可以使用OpenCV的addWeighted函数来实现。在拼接的过程中，需要注意对每个部分的位置进行调整，以避免出现黑边。

以下是一个简单的代码示例：

// 分割原始图像
std::vector<cv::Mat> parts;
splitImage(originalImage, parts);

// 对每个部分进行透视变换
std::vector<cv::Mat> transformedParts;
for (int i = 0; i < parts.size(); ++i) {
    cv::Mat perspectiveTransformed;
    perspectiveTransform(parts[i], perspectiveTransformed, perspectiveMatrix);

    // 计算变换后图像的大小
    cv::Size newSize = calculateNewSize(parts[i].size(), perspectiveMatrix);

    // 创建空白图像
    cv::Mat blankImage(newSize, parts[i].type(), cv::Scalar::all(0));

    // 将变换后的图像放置在空白图像中心位置
    int offsetX = (newSize.width - perspectiveTransformed.cols) / 2;
    int offsetY = (newSize.height - perspectiveTransformed.rows) / 2;
    cv::Rect roi(offsetX, offsetY, perspectiveTransformed.cols, perspectiveTransformed.rows);
    perspectiveTransformed.copyTo(blankImage(roi));

    transformedParts.push_back(blankImage);
}

// 拼接所有部分
cv::Mat resultImage = transformedParts[0];
for (int i = 1; i < transformedParts.size(); ++i) {
    cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(resultImage.size(), CV_8UC1);
    cv::bitwise_not(mask, mask);
    cv::bitwise_and(transformedParts[i], transformedParts[i], resultImage, mask);
    cv::addWeighted(resultImage, 1.0, transformedParts[i], 1.0, 0.0, resultImage);
}

// 去除黑边
resultImage = removeBlackBorder(resultImage);

其中，splitImage函数用于分割原始图像，calculateNewSize函数用于计算变换后图像的大小，removeBlackBorder函数用于去除结果图像的黑边。