opencv python透视变换

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括透视变换。在Python中，使用OpenCV进行透视变换通常涉及到`cv2.getPerspectiveTransform()`和`cv2.warpPerspective()`这两个核心函数。

1. **获取透视变换矩阵**：
`cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)` 函数接收两个输入：源图像中的四个点（定义了源图像的不规则矩形区域），以及目标矩形区域的对应点。这个函数会计算一个透视变换矩阵，用于将源图像映射到目标矩形。

2. **应用透视变换**：
`cv2.warpPerspective(img, M, dsize, flags=0, borderMode=BORDER_CONSTANT, borderValue=None)` 用这个函数来实际执行变换，其中 `img` 是源图像，`M` 是从上面获得的透视变换矩阵，`dsize` 是目标图像的大小，`flags` 可选参数影响变换的行为（如插值方法），`borderMode` 和 `borderValue` 控制边界像素的处理方式。

一个简单的例子可能如下所示：

import cv2
import numpy as np

# 假设src_points和dst_points是四点坐标
src_points = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
dst_points = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])

# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 读取原图并进行透视变换
img = cv2.imread('input.jpg')
warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))

# 显示原图和变换后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Warped', warped_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()