【OpenCV】76 图像透视变换应用

76 图像透视变换应用

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("../images/st_02.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# 图像二值化
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)

se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (-1, -1))
binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se)
cv.imshow("binary", binary)

# 轮廓提取, 发现最大轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
index = 0
max = 0
for c in range(len(contours)):
    area = cv.contourArea(contours[c])
    if area > max:
        max = area
        index = c

# 寻找最小外接矩形
rect = cv.minAreaRect(contours[index])
print(rect[2])
print(rect[0])
# trick
height, width = rect[1]
print(rect[1])
box = cv.boxPoints(rect)
src_pts = np.int0(box)
print(src_pts)

dst_pts = []
dst_pts.append([width,height])
dst_pts.append([0, height])
dst_pts.append([0, 0])
dst_pts.append([width, 0])

# 透视变换
M, status = cv.findHomography(src_pts, np.array(dst_pts))
result = cv.warpPerspective(src, M, (np.int32(width), np.int32(height)))

if height < width:
    result = cv.rotate(result, cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)

cv.imshow("result", result)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

解释

对于很多的文本扫描图像，有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜，这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来，方便下一步的布局分析与文字识别，这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果，一步就可以实现裁剪与调整。使用透视变换相关几何变换的好处如下：

1. 透视变换不会涉及到几何变换角度旋转
2. 透视变换对畸变图像有一定的展开效果
3. 透视变换可以完成对图像ROI区域提取

retval, mask = cv.findHomography(srcPoints, dstPoints[, method[, ransacReprojThreshold[, mask[, maxIters[, confidence]]]]])

一般情况下仅设置srcPoints和dstPoints即可。

• srcPoints 源平面中点的坐标矩阵
• dstPoints 目标平面中点的坐标矩阵
• method 计算单应矩阵所使用的方法。不同的方法对应不同的参数，具体如下：
  • 0 - 利用所有点的常规方法
  • RANSAC - RANSAC-基于RANSAC的鲁棒算法
  • LMEDS - 最小中值鲁棒算法
  • RHO - PROSAC-基于PROSAC的鲁棒算法
• ransacReprojThreshold 将点对视为内点的最大允许重投影错误阈值（仅用于RANSAC和RHO方法）。若srcPoints和dstPoints是以像素为单位的，则该参数通常设置在1到10的范围内。
• mask 可选输出掩码矩阵，通常由鲁棒算法（RANSAC或LMEDS）设置。 请注意，输入掩码矩阵是不需要设置的。
• maxIters RANSAC算法的最大迭代次数，默认值为2000。
• confidence 可信度值，取值范围为0到1.

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

• src 输入图像
• M 3×3转换矩阵
• dsize 输出图像的大小
• dst 输出图像
• flags 插值方法（INTER_LINEAR或INTER_NEAREST）与可选标志WARP_INVERSE_MAP的组合，将M设置为逆变换（dst→src）
• borderMode 像素外推方法（BORDER_CONSTANT或BORDER_REPLICATE）
• borderValue 在边界不变的情况下使用的值；默认情况下，它等于0

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所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社，本文为个人整理学习，已获得贾老师授权，有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。