Python-OpenCV-图像通过透视变换矫正

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文章目录

• 前言
• 一、模拟案例
• 二、使用步骤
  • 1.引入库
  • 2.读入数据
• 总结

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前言

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。

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
 

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、模拟案例

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

#案例:Fu Xianjun. All Rights Reserved.
import cv2
import numpy as np

2.读入数据

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

该处使用的url网络请求的数据。

3.图片操作

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

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.最终图片结果

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总结

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。