four_point_transform函数已经实现好了,现在来调用它并应用到图片中, # transform_example.pyfrompyimagesearch.transformimportfour_point_transformimportnumpyasnpimportargparseimportcv2# construct the argument parse and parse the argumentsap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",help="path ...
('image',image) # 透视变换,将输入的四个点,已知4个目标点,通过矩阵变换,图像旋转到目标位置 warped = four_point_transform(orig, screecnt.reshape(4,2)*ratio) ShowImage('warped', warped) # 二值处理 warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 ref = cv2.threshold(...
bottomRight, bottomLeft]) card = four_point_transform(image, cardCoords) # 将配色卡返回给调用函数 return card 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从我们的 ArUco 标记坐标构建一个 NumPy 数组,然后应用four_point_transform函数以获得颜色校正卡的自上而下的鸟瞰图。 卡片的自顶向下视图返回给调用函数。 实现了fin...
需要将变换后的点还原到原始坐标里面 warped = fourpoint_transform(orig, screenCnt.reshape(4, 2)*ratio) # 二值处理 gray= cv2.cvtColorwarped, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh_resize= resize(thresh, height = 400) show(thresh_resize...
以灰度图读入 腐蚀膨胀,闭合等操作 二值化图像 获取图像顶点 透视矫正 该方法不具有普适性,只针对比较干净对比度高的图像,只提供参考 fromimutils.perspectiveimportfour_point_transformimportimutilsimportcv2defGet_Outline(input_dir): image=cv2.imread(input_dir) ...
from transform import four_point_transform #具体函数代码见结尾 from skimage.filters import threshold_local #帮助获得扫描图像的"黑白"的感觉 import numpy as np import argparse import cv2 import imutils # construct the argument parser and parse the arguments ...
我们将把两个参数传递给four_point_transform:第一个参数是我们从磁盘加载的原始图像(不是调整大小的图像)，第二个参数是表示文档的轮廓线，乘以调整大小的比例。你可能会想，为什么要乘以调整后的比例? 我们乘以调整后的比例，因为我们进行了边缘检测，在调整后的高度=500像素的图像上发现了轮廓。但是，...
# 透视变换 def four_point_transform(image, resize_screenCnt): order_points_out = order_points(resize_screenCnt) (top_l, top_r, bot_r, bot_l) = order_points_out width_top = np.sqrt((top_r[0]-top_l[0])**2 + (top_r[1]-top_l[1])**2) width_bot = np.sqrt((bot_r[0...
perspective import four_point_transform from imutils import contours import numpy as np import imutils import cv2 as cv ANSWER_KEY_SCORE = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1} ANSWER_KEY = {0: "A", 1: "B", 2: "C", 3: "D", 4: "E"} # 加载一个图片到opencv中 img = ...
采用python+opencv的方式，在识别每一张问卷唯一性上，可以在每一张问卷上张贴二维码，用以区别问卷的唯一。需要用到的包有：import cv2 import numpy as np from imutils.perspective import four_point_transform from pyzbar import pyzbar 思路：1，将答题卡扫描，进行灰度转变、高斯模糊、cv2.Canny边缘转化等操作...