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OpenCV 图像透视变换函数

2023-11-01 15:11:35 深夜i -- --

OpenCV 图像透视变换函数

OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，提供了许多图像处理功能。其中一个功能是图像透视变换，可以通过变换图像的角度和透视来改变图像的形状和视角。

图像透视变换是指将图像从一种透视形式转换为另一种透视形式的过程。这种变换可以用于纠正图像的透视畸变，或者用于创建视觉效果，如将图像投影到三维空间中。

实现图像透视变换的关键是找到图像中的四个关键点，并将它们映射到新的位置。在 OpenCV 中，可以使用函数 `cv2.warpPerspective()` 来实现这个过程。

该函数的语法如下：

python
dst = cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

其中，参数 `src` 是输入图像，M 是一个变换矩阵，dsize 是输出图像的大小，dst 是输出图像。参数 flags 可以取以下值之一：`cv2.INTER_NEAREST`、`cv2.INTER_LINEAR`、`cv2.INTER_AREA`、`cv2.INTER_CUBIC` 或 `cv2.INTER_LANCZOS4`。borderMode 和 borderValue 是可选参数，用于处理图像边界。

使用图像透视变换函数的一种常见场景是纠正透视畸变。透视畸变是由于拍摄角度不正或相机镜头形状等因素引起的图像形状扭曲。通过使用透视变换，可以将扭曲的图像纠正成正常的形状。

实现纠正透视畸变的步骤通常包括以下几个步骤：

1. 找到输入图像中的四个关键点。

2. 定义关键点在新图像中的位置。

3. 计算透视变换矩阵。

4. 应用透视变换并输出纠正后的图像。

下面是一个示例代码，用于纠正透视畸变：

python
import cv2
import numpy as np
# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 设置关键点的位置
pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])
# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
# 应用透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))
# 显示结果图像
cv2.imshow("Input", img)
cv2.imshow("Output", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先读取了输入图像。然后，定义了关键点的位置。接下来，计算了透视变换矩阵，并使用该矩阵对图像进行了透视变换。最后，显示了纠正后的图像。

通过使用 OpenCV 中的图像透视变换函数，我们可以轻松地实现图像的透视变换。无论是纠正透视畸变还是创建视觉效果，这个功能都为我们提供了很大的灵活性和创造力。

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