Python-OpenCV-图像通过透视变换矫正
发布时间：2022-12-29 16:30
前言
由于相机制造精度以及组装工艺的偏差引入的畸变，或者由于照片拍摄时的角度、旋转、缩放等问题， 可能会导致原始图像的失真，如果要修复这些失真，我们可以通过透视变换，对图像进行畸变矫正。
透视变换(Perspective Transformation)：是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)， 也称作投影映射(Projective Mapping)。
透视变换的目的：就是把现实中为直线的物体， 在图片上可能呈现为斜线， 通过透视变换转换成直线的变换
一、模拟案例
二、使用步骤
1.引入库
#案例:Fu Xianjun. All Rights Reserved.
import cv2
import numpy as np2.读入数据
img = cv2.imread('lianxi.png')3.图片操作
row,cols,_ = img.shape
pts_o = np.float32([[44,178],[222,80],[60,290],[271,187]])
pts_d = np.float32([[0,0],[200,0],[0,200],[400,400]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts_o,pts_d)
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(200,200))4.显示结果代码
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)#等待键盘输入0
cv2.destroyAl1Windows()#摧毁所有窗口5.最终图片结果
相关推荐
风格迁移0-02：stylegan-目录讲解与预训练模型测试
微软已发出提醒：2023年后将不再支持Windows 8.1
Python写一个GUI界面的BMI计算器（使用PySimpleGUI）
Mixed Content: The page at '*' was loaded over HTTPS
110.网络安全渗透测试—[权限提升篇8]—[Windows SqlServer xp_cmdshell存储过程提权]
「认识AI：人工智能如何赋能商业」【31】区分智能化与自动化
机器学习基础 --- 线性回归（Linear Regression）