Python Opencv基于透视变换的图像矫正

下面是基于透视变换的图像矫正的完整攻略。

概述

在某些情况下，图像会因为多种因素导致出现透视扭曲，这时需要对图像进行矫正。OpenCV是一款开源的计算机视觉库，在其中包含了很多图像矫正相关的函数，其中就包括基于透视变换的图像矫正。

基本原理

透视变换是指在三维空间中进行投影变换的过程。在图像中，我们可以利用四个点确定一个矩形区域，进而通过透视变换把这个区域变换为一个矩形。基于这个原理，可以实现图像矫正的目的。

步骤

1. 确定需要矫正的区域的四个顶点坐标。
2. 通过cv2.getPerspectiveTransform()函数得到变换矩阵。
3. 通过cv2.warpPerspective()函数将图像进行透视变换。

代码示例

示例1

这个示例来自iWatermelon的博客，用于将图片中的某一区域翻正。

import cv2     
import numpy as np
import math
img = cv2.imread('image.jpg')

h,w = img.shape[:2]  
print(h,w)
X1 = 315
Y1 = 138
X2 = 628 
Y2 = 239
X3 = 535  
Y3 = 389
X4 = 203
Y4 = 248

def get_points(event, x, y, flags, param):  
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:  
        print(x, y)
cv2.namedWindow('image')  
cv2.setMouseCallback('image',get_points)  
cv2.imshow('image',img)  
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()  

"""
h, w = 704, 896
Point1 = [315, 138]
Point2 = [628, 239]
Point3 = [535, 389]
Point4 = [203, 248]
"""
src = np.float32([[X1,Y1],[X2,Y2],[X3,Y3],[X4,Y4]])
dst = np.float32([[0,0],[w-1,0],[w-1,h-1],[0,h-1]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)
result=cv2.warpPerspective(img,M,(w,h))

cv2.imshow('img',result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例2

这个示例来自opencv官方文档，用于将图片中的书本翻正。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('book.jpg')
rows, cols, ch = img.shape

pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 500], [300, 500]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 500))

cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('book', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结

基于透视变换的图像矫正可以实现一些特定的图像处理需求，它主要包含了确定矫正区域、求解变换矩阵和透视变换三个步骤。在OpenCV中，我们可以使用cv2.getPerspectiveTransform()和cv2.warpPerspective()函数实现透视变换。其中cv2.getPerspectiveTransform()用于求解变换矩阵，cv2.warpPerspective()用于执行透视变换。