笔记大全

OpenCV怎么通过透视变换实现矫正图像

更新时间：2023-09-08

什么是透视变换？

透视变换是一种图像变换处理方式，它可以将一个不规则矩形区域转换成一个规则矩形区域。在机器视觉领域，透视变换广泛应用在图像矫正、增强和识别等领域。在使用透视变换进行图像处理时，我们需要获取具体的透视变换矩阵。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('perspective.png')

src_pts = np.float32([[30, 32], [120, 32], [20, 158], [137, 158]])
dst_pts = np.float32([[0, 0], [100, 0], [0, 100], [100, 100]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (100, 100))

cv2.imshow('result', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如何使用透视变换进行图像矫正？

透视变换可以应用在对倾斜图像进行矫正的场合。使用透视变换进行矫正的方法是获取具体的变换矩阵，然后通过函数cv2.warpPerspective()将图像进行变换。下面的示例演示了如何使用透视变换对一个倾斜的图像进行矫正。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('scan.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret,thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_area = 0
for c in contours:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_cnt = c
a = 5

rect = cv2.minAreaRect(max_cnt)
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

src_pts = box.astype("float32")
dst_pts = np.array([[0, 0], [299, 0], [299, 399], [0, 399]], dtype="float32")
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

warped = cv2.warpPerspective(img, M, (299, 399))

cv2.imshow('result', warped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如何获取透视变换矩阵？

获取透视变换矩阵的过程需要提供源图像和目标图像四个点的坐标。可以使用函数cv2.getPerspectiveTransform()获取这个矩阵。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('perspective.png')

src_pts = np.float32([[30, 32], [120, 32], [20, 158], [137, 158]])
dst_pts = np.float32([[0, 0], [100, 0], [0, 100], [100, 100]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

print(M)

透视变换的应用场景有哪些？

透视变换广泛应用在机器视觉领域中。下面列举了一些透视变换的应用场景：

对倾斜图像进行矫正。
移除图像中的透视形变。
将平面图像投影到三维空间中。
对图像进行角点检测。

以上应用场景只是透视变换的冰山一角，透视变换在图像处理和机器视觉领域中有着广泛的应用。

总结：本文以透视变换为主题，首先介绍了什么是透视变换和透视变换的作用，其次提供了使用透视变换进行图像矫正的示例和获取透视变换矩阵的示例。最后，总结了透视变换在机器视觉领域中的广泛应用场景。

c语言编程笔录