Python+OpenCV库实现对倾斜图片的校正

目录

前言

一、设计思路

二、编程步骤

三、代码实现

四、测试结果

总结

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前言

        本实验旨在利用OpenCV库实现对倾斜图片的校正，并通过鼠标交互方式选择图片的边界点，以便进行透视变换和图像裁剪，代码简洁，适合初学者参考学习。

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一、设计思路

        首先，我们需要读取一张倾斜的图片，并将其显示在屏幕上。然后，我们使用鼠标交互的方式选择图片的边界点，以便计算透视变换矩阵。在获取足够数量的边界点坐标后，我们可以使用OpenCV的cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵，并使用cv2.warpPerspective()函数将原始图片应用透视变换矩阵，得到校正后的图像。最后，根据校正后的图像中的实际内容，我们可以选择对图像进行裁剪，以去除不需要的部分。

二、编程步骤

1.         （1）导入所需的库。在Python中，你可以使用OpenCV库来进行图像处理和透视变换。因
2. 此，首先需要导入OpenCV库。
3.         （2）读取倾斜的图片。使用OpenCV的cv2.imread()函数读取图片，并将其存储为一个图像对象。
4.       （3）显示图片并等待鼠标事件。使用OpenCV的cv2.imshow()函数显示图片，并使用cv2.setMouseCallback()函数设置鼠标回调函数，以便在鼠标点击事件发生时获取边界点的坐标。
5.          （4）获取边界点坐标。在鼠标点击事件发生时，回调函数会被触发，可以通过回调函数中提供的参数来获取鼠标点击的坐标。在这个步骤中，你可以使用一个列表来存储每个边界点的坐标。        
6.         （5）计算透视变换矩阵。在获取足够数量的边界点坐标后，使用OpenCV的cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵。这个函数接受源点和目标点的坐标，并返回一个3x3的变换矩阵。
7.         （6）应用透视变换矩阵。使用OpenCV的cv2.warpPerspective()函数将原始图片应用透视变换矩阵，得到校正后的图像。这个函数接受原始图片、透视变换矩阵和输出图像的大小作为参数，并返回一个转换后的图像。
8.         （7）裁剪校正后的图像。根据校正后的图像中的实际内容，你可以选择对图像进行裁剪，以去除不需要的部分。可以使用OpenCV的图像切片操作来实现裁剪。
9.         （8）显示和保存校正后的图像。使用OpenCV的cv2.imshow()函数显示校正后的图像，并使用cv2.imwrite()函数将校正后的图像保存到本地文件中。

10. 三、代码实现

11. import cv2
    import numpy as np
    #读取图像
    img = cv2.imread('D:/Users/Desktop/python/mmexport1603882179174.jpg')
    cv2.imshow('Original Image', img)
    
    points = []
    #定义鼠标回调函数
    def mouse_click(event, x, y, flags, param):
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
            points.append([x, y])
            cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)
    #绑定鼠标回调函数
    cv2.namedWindow('Original Image')
    cv2.setMouseCallback('Original Image', mouse_click)
    #循环检测按键
    while True:
        cv2.imshow('Original Image', img)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    #判断边界点数量是否为4
    if len(points) != 4:
        print('Please select exactly 4 points.')
        exit()
    
    src_points = np.float32(points)
    dst_points = np.float32([[0, 0], [500, 0], [500, 500], [0, 500]])
    #进行透视变换
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
    warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (500, 500))
    
    cv2.imshow('Warped Image', warped_img)
    cv2.waitKey(0)
    # 继续显示原始图像
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    
    cv2.destroyAllWindows()

12. 四、测试结果

13. 

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总结

        本文使用Python和OpenCV库实现对倾斜图片的校正，并通过鼠标交互方式选择图片的边界点，以便进行透视变换和图像裁剪。最终可以得到一张校正后的图片，其中包含了原始图片中需要保留的内容，同时去除了不需要的部分，提高了图片的质量和可用性，欢迎讨论交流。