对视频进行梯形修正的代码

以下是使用OpenCV库进行梯形修正的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def trapezoid_transform(img, src, dst):
    # 计算变换矩阵
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
    # 进行透视变换
    warped = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]), flags=cv2.INTER_LINEAR)
    return warped

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 视频帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 视频宽度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
# 视频高度
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 设置梯形四边形的四个顶点坐标
src = np.float32([[0, height], [width, height], [0.25 * width, 0.65 * height], [0.75 * width, 0.65 * height]])
dst = np.float32([[0, height], [width, height], [0, 0], [width, 0]])

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 进行梯形变换
    warped = trapezoid_transform(frame, src, dst)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Warped', warped)
    if cv2.waitKey(int(1000 / fps)) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`trapezoid_transform` 函数用于进行梯形变换，其输入参数为原始图像 `img`，梯形四边形的四个顶点坐标 `src` 和目标四边形的四个顶点坐标 `dst`。函数内部使用 `getPerspectiveTransform` 函数计算变换矩阵 `M`，并使用 `warpPerspective` 函数进行透视变换，得到变换后的图像 `warped`。在主程序中，循环读取视频帧，对每一帧进行梯形变换，并显示变换后的结果。按下 `q` 键即可退出程序。