OpenCV实现透视变换矫正

接下来我来讲解一下利用OpenCV实现透视变换矫正的完整攻略。

什么是透视变换矫正

透视变换是一种将三维空间中的物体映射到二维平面的方式，但因为透视映射效果的限制，会导致图像出现畸变，如角度失真和形状扭曲等。为了解决这个问题，可以使用透视变换矫正技术，通过恢复透视的变换参数来消除这种畸变。

实现步骤

以下是实现透视变换矫正的基本步骤：

1. 提取图像中需要进行透视变换的感兴趣区域。
2. 使用cv2.findContours()函数识别感兴趣区域的边缘，找到需要矫正的四个顶点。
3. 应用cv2.getPerspectiveTransform()函数，将四个顶点映射到目标四边形的四个顶点上。
4. 应用cv2.warpPerspective()函数将物体进行透视变换矫正，得到矫正后的图像。

下面是两个示例说明：

示例一：手写数字图像的透视变换矫正

首先，下载一张手写数字的图片，并读入到Python中：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('digits.png')

接下来，将图片转换为灰度图像，并使用Adaptive Thresholding算法进行二值化：

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 4)
cv2.imshow('thresh', thresh)

然后，使用cv2.findContours函数找到手写数字的轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

根据轮廓面积，选择最大的轮廓进行透视变换矫正：

max_area = 0
biggest_contour = None

for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        max_area = area
        biggest_contour = contour

peri = cv2.arcLength(biggest_contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(biggest_contour, 0.02 * peri, True)

接下来，获取轮廓的四个顶点：

if len(approx) == 4:
    points = np.array([approx[0][0], approx[1][0], approx[2][0], approx[3][0]], dtype='float32')

使用cv2.getPerspectiveTransform函数，将图像透视变换矫正：

if points is not None:
    width = np.absolute(points[0][0] - points[1][0])
    height = np.absolute(points[0][1] - points[3][1])
    dst = np.array([[0, 0], [width - 1, 0], [width - 1, height - 1], [0, height - 1]], dtype='float32')

    M = cv2.getPerspectiveTransform(points, dst)
    warped = cv2.warpPerspective(gray, M, (width, height))
    cv2.imshow('warped', warped)

示例二：纸牌图像的透视变换矫正

首先，下载一张纸牌的图片，并读入到Python中：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('cards.jpg')

接下来，将图片转换为灰度图像，并使用Canny算法进行边缘检测：

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 50, 200)
cv2.imshow('edged', edged)

然后，使用cv2.findContours函数找到纸牌的轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]

根据轮廓面积，选择最大的轮廓进行透视变换矫正：

for contour in contours:
    peri = cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        screenContour = approx
        break

接下来，获取轮廓的四个顶点：

points = screenContour.reshape(4, 2)
rect = np.zeros((4, 2), dtype='float32')

s = points.sum(axis=1)
rect[0] = points[np.argmin(s)]
rect[2] = points[np.argmax(s)]

diff = np.diff(points, axis=1)
rect[1] = points[np.argmin(diff)]
rect[3] = points[np.argmax(diff)]

使用cv2.getPerspectiveTransform函数，将图像透视变换矫正：

(w, h) = (250, 350)
M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]], dtype='float32'))
warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h))
cv2.imshow('warped', warped)

结论

使用以上方法，可以很容易地将透视变换的畸变进行矫正。但是，在具体应用中，需要针对不同的图像使用不同的矫正方法和参数，才能得到最佳的效果。