【Python】OpenCV实现图像透视变换

引言

在图像处理领域中，透视变换是一项极具吸引力的技术之一。通过透视变换，我们可以轻松实现各种有趣的特效。本文将深入探讨如何使用OpenCV来实现图像的透视变换。

基本概念

透视变换的核心在于单应矩阵，它是实现图像之间几何变换的关键工具。通过单应矩阵，我们可以将图像从一个平面投影到另一个平面，实现旋转、平移、缩放等操作的组合。

举个栗子

首先，让我们导入必要的库并加载我们的测试图像。接下来，我们将选择图像中的四个角点，并计算出透视变换所需的单应矩阵。

<code># Import libraries from skimage.io import imread import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import transform # Display the original image image = imread('painting.png') plt.figure(figsize=(20,20)) plt.imshow(image) plt.title('Original Image', fontsize=20, weight='bold') plt.axis('off') plt.show()</code>

计算变换矩阵

我们使用所选角点来计算单应矩阵，这个矩阵将源图像映射到目标图像。这些目标点表示我们希望源图像在输出图像中的位置。

<code># Source points src = np.array([879, 625, # top left 431, 2466, # bottom left 3251, 61, # top right 3416, 2767]).reshape((4, 2)) # bottom right # Destination points (forming a box shape) dst = np.array([ [np.min(src[:, 0]), np.min(src[:, 1])], # top left [np.min(src[:, 0]), np.max(src[:, 1])], # bottom left [np.max(src[:, 0]), np.min(src[:, 1])], # top right [np.max(src[:, 0]), np.max(src[:, 1])], # bottom right ]) # Compute the projective transform tform = transform.estimate_transform('projective', src, dst)</code>

透视变换

有了单应矩阵后，我们就可以执行透视变换了。透视变换将源图像中的图案投影到目标图像中，并实现所需的视角效果。

<code># Apply the transformation warped_image = transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(height, width)) # Convert the warped image to uint8 warped_image_uint8 = (warped_image * 255).astype(np.uint8) # Display the transformed and cropped image plt.figure(figsize=(20,20)) plt.imshow(warped_image_uint8) plt.title('Transformed and Cropped Image', fontsize=20, weight='bold') plt.axis('off') plt.show()</code>

美化显示效果

为了优化显示效果，我们可以裁剪输出图像，去除不必要的白色边框和额外像素，以获得更干净、更美观的结果。

总结

通过本文的学习，我们深入理解了透视变换的基本原理，并学会了如何在Python中使用OpenCV实现透视变换。透视变换技术不仅可以美化图像，还可以应用于图像拼接等各种实际场景中。