Python圖像處理之透視變換的實戰(zhàn)應用
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(zhí)行歸一化:

所以我們知道原圖左上角點執(zhí)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(xiàn),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腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
7 參考
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