python 不用OpenCV库，而是调用自定义函数和模块实现图片投影变换

当你不使用OpenCV库时，你可以使用PIL（Python Imaging Library）库来处理图像。具体来说，你可以通过自定义函数和模块来实现图片投影变换。

首先，你需要安装PIL库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pillow

接下来，你可以使用PIL库中的Image模块加载和处理图像。下面是一个简单的示例代码，展示了如何进行图片投影变换：

from PIL import Image

def projective_transform(image, points):
    width, height = image.size
    
    # 定义源点和目标点
    src_points = [(0, 0), (width - 1, 0), (width - 1, height - 1), (0, height - 1)]
    dst_points = points
    
    # 创建投影矩阵
    matrix = []
    for src, dst in zip(src_points, dst_points):
        matrix.append([src[0], src[1], 1, 0, 0, 0, -src[0] * dst[0], -src[1] * dst[0]])
        matrix.append([0, 0, 0, src[0], src[1], 1, -src[0] * dst[1], -src[1] * dst[1]])
    
    # 计算逆矩阵
    inverse_matrix = []
    try:
        inverse_matrix = list(map(lambda x: [y / x[-1] for y in x[:-1]], np.linalg.inv(matrix)))
    except np.linalg.LinAlgError:
        print("Singular matrix, unable to perform inverse")
    
    # 创建输出图像
    output_image = Image.new(image.mode, (width, height))
    
    # 进行像素级的投影变换
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            src_x, src_y, src_z = np.dot(inverse_matrix, [x, y, 1])
            src_x /= src_z
            src_y /= src_z
            
            # 判断源点是否在图像范围内
            if 0 <= src_x < width and 0 <= src_y < height:
                color = image.getpixel((src_x, src_y))
                output_image.putpixel((x, y), color)
    
    return output_image

# 加载图像
image = Image.open("input.jpg")

# 定义目标点坐标
points = [(50, 50), (image.width - 100, 50), (image.width - 50, image.height - 100), (100, image.height - 100)]

# 进行投影变换
output_image = projective_transform(image, points)

# 保存输出图像
output_image.save("output.jpg")

在上面的示例代码中，`projective_transform`函数接收一个图像和一组目标点坐标，并返回进行投影变换后的图像。你可以调整目标点的坐标来获得不同的投影效果。最后，保存输出图像以查看结果。

请注意，此示例仅展示了一种简单的投影变换实现方法，并不涉及复杂的图像处理技术。如果你需要更高级的功能或更复杂的变换，请考虑使用OpenCV库或其他专业图像处理库来实现。