OpenCV 透视变换

本教程将讨论在 Python 中使用 OpenCV 的 getPerspectiveTransform() 和 warpPerspective() 函数查找图像的透视变换。

使用 OpenCV 的 getPerspectiveTransform() 和 warpPerspective() 函数查找图像的透视变换

图像的透视变换改变了图像的视图透视。例如，我们可以旋转和缩放给定图像中存在的某些区域或对象。

我们可以使用 OpenCV 的 getPerspectiveTransform() 和 warpPerspective() 函数来查找给定图像的对象或区域的透视变换。

getPerspectiveTransfrom() 函数用于使用图像中的一组点来查找透视变换。warPerspective() 函数将变换应用于给定的图像。

例如，让我们使用 OpenCV 的 imread() 函数读取图像，找到它的透视变换并将其与原始图像一起显示，以便使用 OpenCV 的 imshow() 函数进行比较。

请参阅下面的代码。

import cv2
import numpy as np

frame = cv2.imread('test.jpg')

pts1 = np.float32([[260, 100], [600, 100],
                       [260, 400], [600, 400]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [600, 0],
                       [0, 600], [600, 600]])

matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
result = cv2.warpPerspective(frame, matrix, (600, 600))

cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('result', result)

cv2.waitKey(0)

输出：

右边是输入图像，左边是它的透视变换。我们可以看到给定图像的视图透视发生了变化。

getPerspectiveTransform() 函数的第一个输入包含我们想要转换的原始图像中的点。

第一个值用于列，第二个值用于行。函数的第二个输入包含我们要转换第一个输入点的点。

我们在上面的代码中取一小部分给定图像并将其转换为更大的图像。

这就是为什么将生成的图像放大到由 getPerspectiveTransfrom() 函数的第一个输入定义的特定区域的原因。

位置 (260,100) 的第一个点将转换为位置 (0,0)。变量 pts1 中的第二个点将转换为 pts2 变量中的第二个点。

warpPerspective() 函数的第一个参数是我们要应用变换的图像。

第二个参数是变换矩阵，第三个参数是输出图像的大小。我们还可以使用相同的函数将变换应用于视频。

我们必须使用循环读取视频的每一帧并在每一帧上应用变换。

例如，让我们使用 VideoCapture() 函数从网络摄像头捕获视频，然后使用循环读取每个图像帧，将其应用于变换，并使用 imshow 显示原始图像和生成的结果图像() 功能。

请参阅下面的代码。

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:

	ret, frame = cap.read()
	pts1 = np.float32([[260, 100], [600, 100],
                       [260, 400], [600, 400]])
	pts2 = np.float32([[0, 0], [600, 0],
                       [0, 600], [600, 600]])

	matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
	result = cv2.warpPerspective(frame, matrix, (600, 600))

	cv2.imshow('frame', frame)
	cv2.imshow('result', result)

	if cv2.waitKey(24) == 27:
		break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

你可以使用网络摄像头测试代码，并在需要时更改转换点。