python 逆透视
时间: 2023-11-04 21:57:48 浏览: 65
逆透视是一种图像处理技术,用于校正透视畸变。在Python中,你可以使用OpenCV库来进行逆透视变换处理图片。该过程涉及到以下几个步骤:
1. 首先,导入OpenCV库:`import cv2`
2. 读取要处理的图片:`img = cv2.imread('image.jpg')`
3. 定义原始图像的四个角点和目标图像的四个角点:例如,你可以通过指定四个角点的坐标来定义这些点。
4. 计算透视变换矩阵:`M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)`,其中`src_points`是原始图像的四个角点的坐标,`dst_points`是目标图像的四个角点的坐标。
5. 进行逆透视变换:`result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height))`,其中`width`和`height`是目标图像的宽度和高度。
6. 显示结果图像:`cv2.imshow('Result', result)`,并等待按键关闭窗口:`cv2.waitKey(0)`。
相关问题
逆透视变换python
逆透视变换是一种图像处理技术,可以将透视变换后的图像恢复到原始图像的形状。在Python中,可以使用OpenCV库来实现逆透视变换。
首先,需要导入OpenCV库并读取图像。然后,设置透视变换前后的顶点位置,即原图中的四个角点和目标图中的对应位置。接下来,使用cv2.getPerspectiveTransform函数获取逆透视变换矩阵M。最后,使用cv2.warpPerspective函数将图像进行逆透视变换,并显示结果。
以下是一个逆透视变换的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('3.png')
# 设置透视变换前后的顶点位置
pts1 = np.float32(\[\[0, 0\],\[1261, 0\], \[1261, 946\], \[0, 946\]\])
pts2 = np.float32(\[\[0,0\],\[135*4, 0\],\[92*4,112*4\],\[54*4,112*4\]\])
# 获取逆透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(np.array(pts1), np.array(pts2))
# 进行逆透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (135*4,112*4))
# 显示逆透视变换后的结果
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码会将名为"3.png"的图像进行逆透视变换,并显示变换后的结果。你可以根据自己的需求修改代码中的图像路径和顶点位置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于opencv实现透视变换(Python)](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/122870765)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python逆透视变换试验——利用cv2.getPerspectiveTransform和cv2.warpPerspective函数实现](https://blog.csdn.net/sjh_sjh_sjh/article/details/107466064)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
ipm逆透视变换 python
逆透视变换(Inverse Perspective Mapping,简称IPM)是一种将透视图像转换为俯视图像的技术。在透视变换中,远离摄像机的物体会显得更小,而在俯视图像中,物体的大小与其在水平面上的实际大小相对应。使用逆透视变换可以纠正透视畸变,将透视图像转换为具有匀称比例的俯视图像,从而实现更准确的测量和分析。
在Python中,你可以使用OpenCV库来实现IPM逆透视变换。下面是实现逆透视变换的步骤:
1. 确定透视变换的源图像和目标图像的四个关键点。这些点应该组成一个四边形,表示源图像中的一个区域,以及目标图像中的相应区域。
2. 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵。该函数需要输入源图像和目标图像的关键点,然后返回透视变换矩阵。
3. 使用cv2.warpPerspective()函数将源图像进行逆透视变换。该函数需要输入源图像、透视变换矩阵和目标图像的大小,然后返回逆透视变换后的图像。
下面是一个实例代码,展示了如何使用Python和OpenCV来进行IPM逆透视变换:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义源图像和目标图像的关键点
src_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])
dst_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y1], [x2, y2], [x1, y2]])
# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
# 执行逆透视变换
result = cv2.warpPerspective(image, M, (width, height))
# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,上述代码中的`x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4`是源图像和目标图像的关键点坐标。你需要根据实际情况进行替换。
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