Open CV--图像通过透视变换矫正

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前言

随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。

由于相机制造精度以及组装工艺的偏差引入的畸变，或者由于照片拍摄时的角度、旋转、缩放等问题， 可能会导致原始图像的失真，如果要修复这些失真，我们可以通过透视变换，对图像进行畸变矫正。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、图像通过透视变换矫正是什么？

透视变换(Perspective Transformation)：是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)， 也称作投影映射(Projective Mapping)。
透视变换的目的：就是把现实中为直线的物体， 在图片上可能呈现为斜线， 通过透视变换转换成直线的变换。

图片

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import cv2
import numpy as np

2.读入数据

代码如下（示例）：

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

3.图片操作

代码如下（示例）：

row,cols,_ = img.shape

pts_o = np.float32([[44,178],[222,80],[60,290],[271,187]])
pts_d = np.float32([[0,0],[200,0],[0,200],[400,400]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts_o,pts_d)
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(200,200))

4.显示结果

代码如下（示例）：

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)#等待键盘输入0
cv2.destroyAl1Windows()#摧毁所有窗口

5.成果

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了OpenCV通过透视变换矫正所需图片，而图像透视变换提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。