opencv透视变换原理

OpenCV透视变换原理涉及到二维图形的变换和图形几何形状转化的知识。所谓透视变换，即将原始图像从一个视角变换到另一个视角。这个变换的过程是通过矩阵的乘法实现的。通常使用的是投影变换矩阵，它是一个3×3的矩阵。

OpenCV中的透视变换采用源图像四个点和目标图像对应的四个点之间的映射关系，求出一组透视变换矩阵。然后使用这组矩阵将源图像变换到目标图像的角点处，以实现透视变换。

原理可以简单描述为：首先标记原始图像上的四个点和目标图像上对应的四个点，然后找到逆变换矩阵，并将原始图像矩阵映射到目标图像矩阵。这个过程的关键在于找到逆变换矩阵，它的构造涉及到高等数学中的线性代数知识。

透视变换的应用非常广泛，比如在计算机图形学、机器视觉、虚拟现实等领域都有应用，其通过调整矩阵参数就可以实现对不同角度或尺度下的图像进行变换，从而得到更加符合实际需求的结果。

相关问题

opencv 透视变换 python

OpenCV是一个优秀的计算机视觉库，为Python提供了强大的图像处理和计算机视觉功能。透视变换是一种将图像从一种视角投影到另一种视角的一种方法。在计算机视觉中，透视变换通常被用于图像矫正、图像尺度变化、频谱分析等方面。这篇文章将对OpenCV透视变换在Python中的详细应用进行介绍。

首先，需要明确OpenCV中透视变换的原理。透视变换实际上是一种基于同名点的变换方法，即在两个不同视角下拍摄同一个图像或场景，然后将这两个图像通过相应的变换进行对齐。它的基本原理是：通过计算两个视角之间的变换矩阵，把一个图像在另一个视角的位置上显示出来。

要进行透视变换，需要用到OpenCV库中的cv2.warpPerspective()函数。该函数有四个输入参数：源图像、变换矩阵、输出图像尺寸和插值方法。其中变换矩阵是一个 3x3 的矩阵，插值方法可选，默认是双线性插值。

在进行透视变换时，需要先进行角点检测，即使用函数cv2.findContours()和cv2.approxPolyDP()函数找到图像中几何形状最相似的四个点，并将这些点进行透视变换矩阵的计算。这一过程可以简化为如下几步：

1、读取源图像，初步处理

2、寻找感兴趣区域，也就是四个角点

3、用透视变换矩阵进行变换

4、输出处理后的图像

代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg') #读入源图像
height, width = img.shape[:2] #取得源图像的长和宽信息
pts1 = np.float32([[54,70],[373,70],[28,409],[407,409]]) #设置一个包含4个角点的数组
pts2 = np.float32([[0,0],[width,0],[0,height],[width,height]]) #经过透视变换后需要变形到的位置
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) #计算透视变换矩阵
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(width,height)) #进行透视变换

cv2.imshow('src', img) #原图
cv2.imshow('dst', dst) #透视变换后的图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过上述代码片段，我们可以实现对一张图像进行简单的透视变换，类似的方法也可以应用于其他场景，如校正石墨纸或白板上的图形或文字。总的来说，在OpenCV的支持下进行透视变换实现起来非常简单，而且可以应用于多种场景中，对于需要对图像进行精确变换的计算机视觉应用，是不可或缺的基本操作。

c++ opencv鸟瞰图透视变换

C++和OpenCV是一对强大的组合，可以用于图像处理和计算机视觉任务。鸟瞰图透视变换是一种常见的图像处理技术，用于将图像从俯视角度转换为鸟瞰视角度。下面是关于C++和OpenCV中鸟瞰图透视变换的介绍：

1. 鸟瞰图透视变换的原理：
鸟瞰图透视变换利用透视变换矩阵将原始图像中的四边形区域映射到一个新的四边形区域，从而实现俯视图像到鸟瞰图像的转换。

2. C++中使用OpenCV进行鸟瞰图透视变换的步骤：
a. 导入OpenCV库：在C++代码中，首先需要导入OpenCV库，以便使用其中的函数和类。
b. 读取原始图像：使用OpenCV的函数读取原始图像，并将其存储为Mat对象。
c. 定义原始图像中的四边形区域：通过指定四个点的坐标来定义原始图像中需要进行透视变换的区域。
d. 定义目标图像中的四边形区域：通过指定四个点的坐标来定义目标图像中对应的四边形区域。
e. 计算透视变换矩阵：使用OpenCV的函数cv::getPerspectiveTransform()计算透视变换矩阵。
f. 应用透视变换：使用OpenCV的函数cv::warpPerspective()将原始图像应用透视变换矩阵，得到鸟瞰图像。
g. 显示和保存结果：使用OpenCV的函数显示和保存鸟瞰图像。