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Python圖像處理之透視變換的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

更新時(shí)間：2021年08月31日 12:59:29 作者：趙卓不凡

透視變換(Perspective Transformation)是將圖片投影到一個(gè)新的視平面(Viewing Plane),也稱作投影映射(Projective Mapping),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python圖像處理之透視變換的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

1 引言

如果你想對(duì)圖像進(jìn)行校準(zhǔn)，那么透視變換是非常有效的變換手段。透視變換的定義為將圖像投影到一個(gè)新的視平面，通常也被稱之為投影映射。

2 公式

一般來說，通用的圖像變換公式如下所示：

上述公式中，u,v代表原始圖像坐標(biāo)，x,y為經(jīng)過透視變換的圖片坐標(biāo)，其中變換矩陣為3X3形式。進(jìn)而可以得到：

3 舉例

在介紹opencv的透視變換函數(shù)之前，我們舉例來講解該算法的原理：

直觀的來看，透視變換的作用就是將左側(cè)圖像的坐標(biāo)點(diǎn)

[[50,0],[150,0],[0,200],[200,200]]

轉(zhuǎn)化為新的坐標(biāo)

[[0,0],[200,0],[0,200],[200,200]]

通過計(jì)算我們知道，轉(zhuǎn)換矩陣如下：

我們來驗(yàn)證一下，采用左上角的點(diǎn)（50,0）帶入公式，如下：

接著我們將列向量的前兩維度除以第三維執(zhí)行歸一化：

所以我們知道原圖左上角點(diǎn)執(zhí)行透視變換后的映射關(guān)系：

4 應(yīng)用

本文以撲克牌的例子來進(jìn)行講解，樣例結(jié)果如下：

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4.1 讀入圖像

首先我們來讀入一副彩色圖像，如下：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image/sample.jpg")
h, w, c = img.shape  # h=240  w=320

4.2 挑選源圖四個(gè)點(diǎn)

接著我們需要挑選四個(gè)點(diǎn)，我們這里采用左上，左下，右下和右上，下面的代碼把我們挑選的四個(gè)點(diǎn)畫到圖像上

src_list = [(61, 70), (151, 217), (269, 143), (160, 29)]
for i, pt in enumerate(src_list):
	cv2.circle(img, pt, 5, (0, 0, 255), -1)
	cv2.putText(img,str(i+1),(pt[0]+5,pt[1]+10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
pts1 = np.float32(src_list)

結(jié)果如下：

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4.3 進(jìn)行透視變換

首先選擇四個(gè)目的圖像上的點(diǎn)，然后調(diào)用openv函數(shù)進(jìn)行透視變換，代碼如下：

pts2 = np.float32([[0, 0], [0, w - 2], [h - 2, w - 2], [h - 2, 0]])
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
result = cv2.warpPerspective(img, matrix, (h, w))
cv2.imshow("Image", img)
cv2.imshow("Perspective transformation", result)
cv2.waitKey(0)

得到結(jié)果如下：

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