在放射变换中,物体是在二维空间中变换的。如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化,来处理阴影或者遮挡。在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵。与get...
Affine变换矫正后 4.投影 Projective 对于投影变换,我们则需要知道四个点,通过cv2.getPerspectiveTransform求得变换矩阵.之后使用cv2.warpPerspective获得矫正后的图片。 PerspectiveMatrix = cv2.getPerspectiveTransform(np.array(SrcPointsA), np.array(CanvasPointsA)) PerspectiveImg =...
AI代码助手复制代码 然后,这 4 个点将通过 cv2.findHomography 计算投影变换矩阵。 matrix, _ = cv2.findHomography(img_src_coordinate, paste_coordinate, 0) AI代码助手复制代码 得到投影变换矩阵后,我们将使用 cv2.warpPerspective 将源图像转换为具有目标图像大小的透视图像。 perspective_img= cv2.warpPerspective(...
放射矩阵的计算 如果已知坐标以及其放射变换后的矩阵,从而计算出变换后的坐标,就需要放射矩阵的计算,主要的实现方法有:方程法,矩阵法,插值算法。在OpenCV中有对应的实现函数,如使用方程法:cv2.getAffineTransform(src,dst) 该方法就是通过计算参数src到dst的对应仿射变换的矩阵,其中参数src和dst分别代表原坐标和变换后...
一、原图原图二、python程序import cv2import numpy as npdef click(event,x,y,flags,param): if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: if len(pts)<4: pts.append([x,y])# 只记录前四次鼠标左击的位置 cv2.circle(img,(x,y),1,(0,0,0)) cv2.imshow('img1',img) else:
Python - opencv (七) 透视变换 一.作用 透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程,所以透视变换也被称为投影映射(Projection Mapping)。我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵,而透视变换本质上空间立体三维变换,根据其次坐标方差,要把三维坐标投影到另外一个视平面,...
一、原图 原图 二、python程序 importcv2importnumpyasnpdefclick(event,x,y,flags,param):ifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:iflen(pts)<4:pts.append([x,y])# 只记录前四次鼠标左击的位置cv2.circle(img,(x,y),1,(0,0,0))cv2.imshow('img1',img)else:cv2.destroyWindow('img1')# 第五次鼠标左...
Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective 代码如下: # -*- coding:utf-8-*- import cv2 import numpy as np import sys img = cv2.imread('test.jpg') # cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img,200,200,200,200, cv2.BORDER_CONSTANT...
图像透视变换(Perspective Transformation)的本质是将图像投影到一个新的视平面,同理OpenCV通过函数cv2.getPerspectiveTransform(pos1,pos2)构造矩阵M,其中pos1和pos2分别表示变换前后的4个点对应位置。得到M后在通过函数cv2.warpPerspective(src,M,(cols,rows))进行透视变换。
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: 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: ...