1 引言

如果你想對圖像進行校準，那么透視變換是非常有效的變換手段。透視變換的定義為將圖像投影到一個新的視平面，通常也被稱之為投影映射。

2 公式

一般來說，通用的圖像變換公式如下所示：

上述公式中，u,v代表原始圖像坐標，x,y為經過透視變換的圖片坐標，其中變換矩陣為3X3形式。進而可以得到：

3 舉例

在介紹opencv的透視變換函數之前，我們舉例來講解該算法的原理：

直觀的來看，透視變換的作用就是將左側圖像的坐標點

[[50,0],[150,0],[0,200],[200,200]]

轉化為新的坐標

[[0,0],[200,0],[0,200],[200,200]]

通過計算我們知道，轉換矩陣如下：

我們來驗證一下，采用左上角的點（50,0）帶入公式，如下：

接著我們將列向量的前兩維度除以第三維執行歸一化：

所以我們知道原圖左上角點執行透視變換后的映射關系：

4 應用

本文以撲克牌的例子來進行講解，樣例結果如下：

4.1 讀入圖像

首先我們來讀入一副彩色圖像，如下：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image/sample.jpg")
h, w, c = img.shape  # h=240  w=320

4.2 挑選源圖四個點

接著我們需要挑選四個點，我們這里采用左上，左下，右下和右上，下面的代碼把我們挑選的四個點畫到圖像上

src_list = [(61, 70), (151, 217), (269, 143), (160, 29)]
for i, pt in enumerate(src_list):
	cv2.circle(img, pt, 5, (0, 0, 255), -1)
	cv2.putText(img,str(i+1),(pt[0]+5,pt[1]+10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
pts1 = np.float32(src_list)

結果如下：

4.3 進行透視變換

首先選擇四個目的圖像上的點，然后調用openv函數進行透視變換，代碼如下：

pts2 = np.float32([[0, 0], [0, w - 2], [h - 2, w - 2], [h - 2, 0]])
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
result = cv2.warpPerspective(img, matrix, (h, w))
cv2.imshow("Image", img)
cv2.imshow("Perspective transformation", result)
cv2.waitKey(0)

得到結果如下：

5 應用

我們在實際應用中，可以使用透視變換來替換廣告牌中對應的背景圖，結果如下：

廣告牌：

Logo圖：

結果圖：

6 總結

本文介紹了圖像處理透視變換的原理和具體代碼實現，并給出了具體應用示例。

到此這篇關于Python圖像處理之透視變換的文章就介紹到這了,更多相關Python圖像透視變換內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！

7 參考

參考 鏈接一 鏈接二

原文鏈接：https://blog.csdn.net/sgzqc/article/details/119977334