Python OpenCV：图像仿射变换、透视变换与校正详解

本文档主要围绕Python和OpenCV库进行深入探讨，聚焦于图像几何变换的重要概念。首先，文章从基础出发，介绍了图像仿射变换，这是一种线性变换，保持图形的形状但可能改变大小，其变换矩阵通常由两组对应点的线性关系定义。在计算机视觉和图像处理中，仿射变换广泛用于图像校正、图像缩放、裁剪和透视转换等场景。 其次，图像透视变换是一种更为复杂的变换，它模拟了人眼观察物体时的视觉效果，使得平行线在图像中不会保持平行。这种变换对于处理具有远近景深的场景，如拍摄的照片，非常重要。通过透视变换，可以更真实地模拟三维空间中的视觉效果，例如在照片编辑中恢复建筑物的立体感。 紧接着，文章讨论了基于图像透视变换的图像校正技术。在实际应用中，由于拍摄设备的局限或环境因素，图像可能存在不同程度的畸变。通过计算并应用透视变换，可以纠正这些畸变，使得图像恢复到理想的状态，这对于摄影、航拍和全景图像拼接等领域至关重要。 在整个系列中，作者系统地讲解了图像处理的基本概念和OpenCV工具的使用，从图像入门、基本操作，到高级处理方法如图像锐化、增强、分割，再到与深度学习相结合的图像识别和分类。作者提供了丰富的实例和GitHub源代码，鼓励读者参与到实践中来，并通过GitHub Star表示支持。 此外，作者还分享了自己的其他图像处理系列，如使用MFC（Microsoft Foundation Classes）进行C++图像处理，涵盖了从显示图片、基本操作到高级技巧的全面内容，为读者提供了不同的学习路径。 这篇关于图像几何变换的文章，特别是图像仿射变换和透视变换，是理解计算机视觉中图像处理核心原理的关键环节，对于任何从事图像处理或计算机视觉项目的人来说，都是不可或缺的知识点。通过学习和实践，读者能够掌握如何在Python环境下利用OpenCV对图像进行精确的几何调整和校正，从而提高图像处理的效果和应用范围。