【投影变换】——Opencv中的透视变换

痛定思痛。 2024-03-26 20:57 101阅读 0赞

在图像处理中，我们经常需要对图像进行透视变换，比如将斜着拍摄的文档调整为正常的方向，或者校正倾斜的建筑物照片等。这种情况下，投影变换（Perspective Transformation）是一种非常有用的技术。

在Opencv中，通过perspectiveTransform()函数实现投影变换，该函数可以接收源图像和变换矩阵作为输入，并返回变换后的结果。下面是一个示例代码，用于将一张斜着的名片照片调整为正常的方向：

import cv2
    import numpy as np
    
    # 读入图像
    img = cv2.imread('card.jpg')
    
    # 定义变换前和变换后的四个点坐标
    src_pts = np.float32([[100, 100], [200, 100], [200, 200], [100, 200]])
    dst_pts = np.float32([[150, 100], [200, 100], [200, 150], [150, 150]])
    
    # 计算变换矩阵
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
    
    # 进行投影变换
    result = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 200))
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读入一张名片照片，然后定义了变换前和变换后的四个点坐标。接着，通过cv2.getPerspectiveTransform()函数计算出变换矩阵M，并将其传递给cv2.warpPerspective()函数进行投影变换。最后，我们将变换后的结果使用cv2.imshow()函数显示出来。

值得注意的是，在定义变换前和变换后的四个点坐标时，需要按照顺序依次输入，这样才能确保得到正确的变换矩阵。另外，在进行投影变换时，可以指定输出图像的大小，这里我们将其设置为(300, 200)。

总之，Opencv中的透视变换技术可以帮助我们对斜着的图像进行校正，是图像处理领域中非常重要的一种技术。