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Python图像处理之透视变换的示例分析

发布时间:2021-08-31 15:15:08 来源:亿速云 阅读:236 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要为大家展示了“Python图像处理之透视变换的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python图像处理之透视变换的示例分析”这篇文章吧。

    1 引言

    如果你想对图像进行校准,那么透视变换是非常有效的变换手段。透视变换的定义为将图像投影到一个新的视平面,通常也被称之为投影映射。

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    2 公式

    一般来说,通用的图像变换公式如下所示:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    上述公式中,u,v代表原始图像坐标,x,y为经过透视变换的图片坐标,其中变换矩阵为3X3形式。进而可以得到:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    3 举例

    在介绍opencv的透视变换函数之前,我们举例来讲解该算法的原理:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    直观的来看,透视变换的作用就是将左侧图像的坐标点

    [[50,0],[150,0],[0,200],[200,200]]

    转化为新的坐标

    [[0,0],[200,0],[0,200],[200,200]]

    通过计算我们知道,转换矩阵如下:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    我们来验证一下,采用左上角的点(50,0)带入公式,如下:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    接着我们将列向量的前两维度除以第三维执行归一化:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    所以我们知道原图左上角点执行透视变换后的映射关系:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    4 应用

    本文以扑克牌的例子来进行讲解,样例结果如下:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    4.1 读入图像

    首先我们来读入一副彩色图像,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 挑选源图四个点

    接着我们需要挑选四个点,我们这里采用左上,左下,右下和右上,下面的代码把我们挑选的四个点画到图像上

    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)

    结果如下:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    4.3 进行透视变换

    首先选择四个目的图像上的点,然后调用openv函数进行透视变换,代码如下:

    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)

    得到结果如下:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    5 应用

    我们在实际应用中,可以使用透视变换来替换广告牌中对应的背景图,结果如下:

    广告牌:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    Logo图:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    结果图:

    Python图像处理之透视变换的示例分析

    以上是“Python图像处理之透视变换的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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