OpenCV透视变换在图像处理中的应用实例

OpenCV透视变换在图像处理中的应用实例

图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它可以通过数字技术对图像进行处理和分析。OpenCV是一种流行的开源计算机视觉库，其中包括了一系列用于处理数字图像和视频的函数和算法。其中，透视变换是一种常用的技术，可以改变图像的形状和角度，从而达到去除图像畸变、扭曲以及投影问题的目的。

本文将介绍如何利用OpenCV中的透视变换函数进行图像变换，并提供相关的Python代码。

首先，我们需要安装和导入OpenCV库，这可以通过pip install opencv-python命令进行安装。

import cv2
import numpy as np

接下来，我们准备一张需要进行透视变换的图像。这里我们使用一张倾斜的名片图片作为例子。

img = cv2.imread(‘namecard.jpg’)

通过imshow函数展示出原始图片。

cv2.imshow(‘Original Image’, img)
cv2.waitKey(0)

接下来我们需要进行透视变换，其中，首先需要确定四个对应点。这四个点分别对应于原始图像中需要转移的四个角落位置。

现在，我们通过numpy库创建这些点的坐标。

定义图像中需要转移的点

points_A = np.float32([[320,15], [700,215], [85,610], [530,780]])

定义目标图像中的点

points_B = np.float32([[0,0], [420