python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正

python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正_第1张图片

先放效果图:

python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正_第2张图片

一个歪的数独棋盘

接下来,就是见证奇迹的时刻:

python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正_第3张图片

矫正之后的棋盘(只保留棋盘部分)

在没有看到opencv里面的几何变换之前,我一直都疑惑着说一些软件上面的自动矫正是什么原理,现在opencv里面的cv2.getPerspectiveTransform() 和cv2.warpPerspective()解决了我都疑惑。

在opencv中图像的几何变换主要缩放(scaling)、 旋转(rotation)(带缩放功能)、映射变换(affine/perspective transform)等。这里主要讲映射变换【affine/perspective transform】

affine transform 和 perspective transform的共同点都是通过输入点和输出点来计算映射矩阵。不同的是,affine transform需要的是输入个点坐标,以及这个点对应的输出坐标。perspective tranform需要的是输入个点坐标,以及这个点对应的输出坐标。这是他们的最大最大的不同。上面的图片矫正使用的是perspective tranform方法。

所以要得到将一个图片矫正,只需直到原图像上面的四个点和目标图像上与原图像对应的四个点即可(NOTE:任意三点不能共线),下面是直接的代码,很简短。cv大法好!!!

# load a image

python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正_第4张图片
原图是四个标记点

python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正_第5张图片
矫正后图片的四个对应的点

附录:

我还试了一下用affine的方法。

python opencv 显示图片_OpenCV-python 实现图片矫正_第6张图片
显然affine transform的方法不是很好

从图中可以看到,affine transform的效果没有perspective的方法好。原因是affine只使用了三个点,显然三个点并不能唯一确定一个矩形,所以总会有一个角落的部分是未矫正的。而perspective transform是四个点,则可以确定一个唯一的矩形了。

欢迎大家批评指正,共同进步^_^

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