在进行透视变换之前,需要准备一张源图像,并确定源图像和目标图像中的四个对应点。这四个点通常代表图像中的某个矩形区域,在变换后将这个矩形区域拉伸或压缩成另一个矩形。 4. 使用OpenCV函数计算透视变换矩阵 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数,根据源图像和目标图像中的四个对应点,计算透视变换矩阵。 5. 应用...
M:一个3x3的透视变换矩阵,以浮点数NumPy数组的形式返回。可以使用此变换矩阵将源图像中的点映射到目标图像中对应的点。 warpPerspective: 参数: src:输入图像,可以是8位无符号整数类型、32位浮点类型或16位有符号整数类型。 M:3x3的变换矩阵,可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算得到。 dsize:输出图像的大...
这些坐标值为示例数据,意味着选择了原图中具体的一块区域的四个点,具体点的位置需要基于图像的内容而定。在实际应用中,你会根据你希望进行变换的区域选择具体的坐标。 总结 本文通过一个具体的代码示例,详细介绍了如何使用 OpenCV 在 Python 中实现图像的透视变换。透视变换是一种强大的工具,可以帮助我们处理图像中的...
仿射变换是平面内的,是多次线性变换的结果,保留了平行性,用3个点就可得到对应的变换矩阵。 透视变换 2D-3D,必须用4个点才能得到变换矩阵; 平移 缩放 旋转 错切 仿射变换 透视变换 其中,假定 从上述公式可以看出,需要4个点 【代码】 OpenCV Python 图像缩放 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread(...
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: ...
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,就需要一个完全不同的变换矩阵M,所以这个是透视变换跟OpenCV中几何仿射变换最大的不同。 常用的应用场景如将放在桌面的文档用OCR得到其文字,需要进行透视...
04:图像几何变换、仿射变换和透视变换 1 图像缩放 练习1:使用OpenCV的cv2.resize()方法,将一张图像缩放到不同的尺寸。 缩放至原来的50%大小 放大至原来的150%大小 缩放至特定尺寸(如300x300像素) import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('1.jpg') ...
OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective,您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵(即仿射变换),而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵(即透视变换)作为输入。 了解透视变换更多请参考: 1.https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/80208361 ...
3.透视变换(非线性变换): 一般用于矫正变形的图像 4.形态学操作:膨胀/腐蚀/开/闭/梯度/礼帽/黑帽 一、resize/transpose/flip 函数: 1)图像缩放: resize()函数 resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) dsize: 输出图像的大小,如 Size(width, height)。