图像中有变形的物体，通过仿射变换，实现变形物体的矫正

要实现变形物体的矫正，可以使用仿射变换。仿射变换是一种线性变换，可以保留原图中直线的平行性和长度比率。

具体步骤如下：

1. 找到变形物体的四个角点，可以使用图像处理库中的特征检测算法，如Harris角点检测。

2. 确定目标图像中对应的四个角点。

3. 计算仿射变换矩阵，可以使用OpenCV库中的getAffineTransform函数。

4. 应用仿射变换，将变形物体矫正到目标图像中。

下面是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 原始图像中变形物体的四个角点
pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])

# 目标图像中对应的四个角点
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])

# 计算仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)

# 应用仿射变换
dst = cv2.warpAffine(img, M, (300, 300))

# 显示结果图像
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，pts1和pts2分别为原始图像中变形物体的四个角点和目标图像中对应的四个角点，M为仿射变换矩阵，dst为矫正后的图像。