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          OpenCV中的透視變換介紹

          共 1570字,需瀏覽 4分鐘

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          2021-06-24 19:17

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          本文轉自:opencv學堂

          透視變換原理


          透視變換是將圖像從一個視平面投影到另外一個視平面的過程,所以透視變換也被稱為投影映射(Projection Mapping)。我們知道在圖像的仿射變換中需要變換矩陣是一個2x3的兩維平面變換矩陣,而透視變換本質(zhì)上空間立體三維變換,根據(jù)其次坐標方差,要把三維坐標投影到另外一個視平面,就需要一個完全不同的變換矩陣M,所以這個是透視變換跟OpenCV中幾何仿射變換最大的不同。

           

          OpenCV中透視變換的又分為兩種:

          - 密集透視變換

          - 稀疏透視變換


          我們經(jīng)常提到的對圖像的透視變換都是指密集透視變換,而稀疏透視變換在OpenCV的特征點匹配之后的特征對象區(qū)域標識中經(jīng)常用到。一般情況下密集透視變換warpPerspective函數(shù)常與函數(shù)getPerspectiveTransform一起使用實現(xiàn)對圖像的透視校正。而稀疏透視變換perspectiveTransform經(jīng)常與findhomography一起使用。


          API介紹


          warpPerspective - 實現(xiàn)圖像透視變換


          -src 

          參數(shù)表示輸入圖像


          -dst

          參數(shù)表示輸出圖像


          -M

          參數(shù)表示透視變換矩陣(3x3)


          -dsize

          參數(shù)表示輸出圖像大小


          -flags

          參數(shù)表示插值方法,一般為線性或者最近鄰插值


          -borderMode

          參數(shù)表示對邊緣的處理方法,有默認值

          一般不用設。


          -borderValue

          參數(shù)表示邊緣的填充演示,默認是黑色


          getPerspectiveTransform - 獲取透視變換矩陣


          -src

          參數(shù)表示輸入透視變換前圖像四點坐標


          -dst

          參數(shù)表示輸入透視變換后圖像四點坐標


          返回值類型Mat

          該函數(shù)返回透視變換矩陣M大小為3x3


          API調(diào)用代碼演示


          限于篇幅,我們這里只會演示圖像透視變換,至于稀疏透視變換相關API演示以后會單獨寫一篇文章介紹,運行效果如下

          左邊是原圖,右邊是透視校正之后的圖像。

          相關代碼如下:

          主要根據(jù)輸入的坐標點獲取透視變換矩陣,然后利用透視變換矩陣實現(xiàn)圖像透視校正,這個在實際工作中非常有用!


          下載1:OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程
          在「小白學視覺」公眾號后臺回復:擴展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴展模塊教程中文版,涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

          下載2:Python視覺實戰(zhàn)項目52講
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          下載3:OpenCV實戰(zhàn)項目20講
          小白學視覺公眾號后臺回復:OpenCV實戰(zhàn)項目20講,即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目,實現(xiàn)OpenCV學習進階。

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