python warpperspective

时间: 2023-04-29 09:07:24 浏览: 80

Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective的示例

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### Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective详解 #### 一、引言在计算机视觉领域，图像处理技术对于实现各种视觉任务至关重要。其中，图像的几何变换是基本且常用的操作之一，用于调整图像的角度、尺寸或形状等。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了强大的图像处理功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV中的`cv2.warpPerspective`函数来实现图像的透视变换，并通过一个具体的Python示例来加深理解。 #### 二、透视变换原理透视变换是通过定义源图像上的四个点及其在目标图像上的对应位置来进行的。它能够模拟三维空间中的视角变化，适用于需要进行视点调整的情况，例如纠正倾斜的文档图片或者进行3D对象的识别前处理。 #### 三、cv2.warpPerspective函数介绍 `cv2.warpPerspective`函数用于执行图像的透视变换，其基本语法如下： ```python cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) ``` - **src**：输入图像。 - **M**：3x3的变换矩阵，该矩阵由`cv2.getPerspectiveTransform`函数计算得到。 - **dsize**：输出图像的大小。 - **dst**：输出图像。 - **flags**：插值方法，默认为`cv2.INTER_LINEAR`。 - **borderMode**：边界填充方式，默认为`cv2.BORDER_CONSTANT`。 - **borderValue**：边界像素值，默认为0。 #### 四、示例代码解析接下来，我们将逐步分析提供的示例代码，以便更好地理解透视变换的过程。 ##### 1. 导入所需库 ```python import cv2 import numpy as np ``` 这里导入了OpenCV库和NumPy库，它们分别用于图像处理和数值计算。 ##### 2. 读取并扩展图像 ```python img = cv2.imread('test.jpg') # 可选，扩展图像，保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, 0) ``` 这段代码首先读取了一张名为`test.jpg`的图片，然后通过`cv2.copyMakeBorder`函数在图像四周添加了200像素的空白边框，这样做的目的是为了确保透视变换后的图像内容不会超出可视范围。 ##### 3. 定义旋转角度和视场角 ```python anglex = 0 angley = 30 anglez = 0 # 是旋转 fov = 42 ``` 这里定义了三个旋转角度`anglex`、`angley`和`anglez`以及视场角`fov`，这些参数将用于计算透视变换所需的矩阵。 ##### 4. 计算透视变换矩阵 ```python def get_warpR(): global anglex, angley, anglez, fov, w, h, r z = np.sqrt(w**2 + h**2) / 2 / np.tan(rad(fov/2)) # 齐次变换矩阵 rx = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, np.cos(rad(anglex)), -np.sin(rad(anglex)), 0], [0, -np.sin(rad(anglex)), np.cos(rad(anglex)), 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32) ry = np.array([[np.cos(rad(angley)), 0, np.sin(rad(angley)), 0], [0, 1, 0, 0], [-np.sin(rad(angley)), 0, np.cos(rad(angley)), 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32) rz = np.array([[np.cos(rad(anglez)), np.sin(rad(anglez)), 0, 0], [-np.sin(rad(anglez)), np.cos(rad(anglez)), 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32) r = rx.dot(ry).dot(rz) pcenter = np.array([h/2, w/2, 0, 0], np.float32) p1 = np.array([0, 0, 0, 0], np.float32) - pcenter p2 = np.array([w, 0, 0, 0], np.float32) - pcenter p3 = np.array([0, h, 0, 0], np.float32) - pcenter p4 = np.array([w, h, 0, 0], np.float32) - pcenter dst1 = r.dot(p1) dst2 = r.dot(p2) dst3 = r.dot(p3) dst4 = r.dot(p4) list_dst = [dst1, dst2, dst3, dst4] org = np.array([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]], np.float32) dst = np.zeros((4, 2), np.float32) for i in range(4): dst[i, 0] = list_dst[i][0] * z / (z - list_dst[i][2]) + pcenter[0] dst[i, 1] = list_dst[i][1] * z / (z - list_dst[i][2]) + pcenter[1] warpR = cv2.getPerspectiveTransform(org, dst) return warpR ``` 这一部分是整个示例的核心，它实现了透视变换矩阵的计算过程。具体步骤包括： - 计算相机到图像的距离`z`。 - 构建沿x轴、y轴和z轴旋转的变换矩阵`rx`、`ry`和`rz`。 - 计算四组原点坐标及其经过旋转后的坐标。 - 使用`cv2.getPerspectiveTransform`函数根据原点坐标和旋转后的坐标计算出最终的透视变换矩阵。 ##### 5. 控制函数 ```python def control(): global anglex, angley, anglez, fov, r if 27 == c: # Esc quit sys.exit() if c == ord('w'): anglex += 1 ... ``` 这部分代码实现了对旋转角度的动态调整，用户可以通过键盘按键改变`anglex`、`angley`和`anglez`的值，从而实现不同的视角效果。 #### 五、总结通过上述解析，我们了解了如何使用OpenCV中的`cv2.warpPerspective`函数来实现图像的透视变换。透视变换是一种非常有用的工具，在许多计算机视觉应用中都有广泛的应用，如文档扫描、图像矫正等。希望本文能帮助读者更深入地理解和掌握这项技术。

Python中的warpperspective是一种图像处理函数，用于执行透视变换。它可以通过指定将要执行的变换矩阵来将图像中的每个像素位置映射到输出图像中的新位置。通过透视变换，图像可以从不同的视角进行重新建模，以实现更好的视觉效果。

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warpPerspective用法

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\imgwarp.cpp:3274: error: (-215:Assertion failed) _src.total() > 0 in function 'cv::warpPerspective'

cv2.warpPerspective

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