Opencv透视校正实战：图像畸变消除完整流程

本文详细介绍了如何使用OpenCV（计算机视觉库）进行透视变换的综合实例。首先，我们面对一个需要校正畸变的图像，目标是通过一系列步骤恢复其原始形状。以下是实现这个过程的关键知识点： 1. **图像读取与显示**: 使用`imread()`函数加载名为"1.jpg"的图像，并创建一个窗口展示原始输入图片（"input"）。 2. **图像预处理**: - **灰度化**：将彩色图像转换为灰度图像，以便于后续处理，用`cvtColor()`函数实现。 - **二值化**：通过`threshold()`函数对灰度图像进行二值化，这里采用反向二值化（`THRESH_BINARY_INV`）并利用Otsu's方法自动确定阈值。 3. **形态学操作**: - **闭操作**：使用膨胀（`MORPH_CLOSE`）消除图像噪声，应用结构元素（`getStructuringElement()`）进行膨胀，进一步细化边缘。 4. **轮廓检测**: - **轮廓提取**：调用`findContours()`函数找到二值化图像中的轮廓，只保留边界清晰且大小合适的区域（`RETR_EXTERNAL`）。 - **轮廓绘制**：对于符合条件的轮廓，计算其边界框（`boundingRect()`），并在新的`draw`图像上用红色绘制出来。 5. **霍夫变换**: - **直线检测**：使用霍夫变换检测图像中的直线，存储结果为`Vec4i`类型的向量`lines`。霍夫变换是一种在极坐标空间中检测线段的方法，它将图像中的直线映射到参数空间的一条曲线。 6. **透视变换**： - **计算透视矩阵**：根据直线的检测结果，推算出一个透视变换矩阵，用于校正图像中的畸变。这通常涉及到找出两条或多条直线的交点，然后构造相应的变换矩阵。 - **透视变换应用**：将源图像应用透视变换，得到纠正后的图像。这一步可能需要结合图像坐标系的理解，以及对透视变换数学原理的运用。 7. **输出与显示**： 最后，显示经过处理后的二值化图像、轮廓图像以及透视变换后的结果（"output2"）。 总结来说，本文提供了一个完整的OpenCV透视变换流程，包括图像预处理、轮廓分析、霍夫变换以及实际的透视变换操作。通过这些步骤，可以有效地校正图像的几何失真，适用于诸如矫正因摄像头倾斜或运动造成的图像变形等问题。