Python圖像處理之透視變換的實戰應用

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1 引言

如果你想對圖像進行校準，那麼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後的映射關系：

4 應用

本文以撲克牌的例子來進行講解，樣例結果如下：

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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，我們這裡采用左上，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：

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4.3 進行透視變換

首先選擇四個目的圖像上的點，然後調用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：

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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：

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Logo圖：

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結果圖：

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6 總結

本文介紹瞭圖像處理透視變換的原理和具體代碼實現，並給出瞭具體應用示例。

到此這篇關於Python圖像處理之透視變換的文章就介紹到這瞭,更多相關Python圖像透視變換內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

7 參考

參考 鏈接一 鏈接二

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