透视变换与单应性变换详解及代码示例

最新推荐文章于 2025-05-16 19:58:51 发布
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本文深入解析透视变换和单应性变换在计算机视觉中的应用，包括透视变换纠正图像透视畸变、单应性变换用于图像拼接和校正。通过OpenCV库展示了具体的代码示例，帮助理解这两种变换的实现过程。

透视变换和单应性变换是计算机视觉中常用的技术，用于对图像进行几何形变。本文将详细介绍透视变换和单应性变换的原理，并提供相应的代码示例来演示它们的应用。

一、透视变换

透视变换是一种将二维平面上的图像映射到三维空间中的投影变换。它可以用于纠正图像中的透视畸变，或者将图像投影到其他视角下。

透视变换的原理基于相机的投影模型，其中相机与场景之间存在一种投影关系。OpenCV提供了cv2.warpPerspective()函数来执行透视变换。下面是一个示例代码，演示如何使用透视变换将图像进行投影变换：

import cv2
import numpy as np

# 原始图像的四个角点坐标
src_points = np.float32([[0
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Opencv学习笔记 透视变换/单应性变换
学以致用 知行合一
10-04 4395
拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性建模，利用cvWarpAffine解决密集映射，用cvTransform解决稀疏映射。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个透视变换可以将矩阵转变成梯形。当然，平行四边形也是梯形，所以仿射变换是透视变换的子集。
单应性及透视变换
dataningwei的博客
03-01 4786
1 单应性（Homography）为了实现逆透视变换，首先要先理解单应性。 平面上某点PP，在世界坐标系下和图像坐标系下的坐标分别表示为MM和mm，则： sm˜=A[R,t]M˜s\widetilde{m}=A[R,t]\widetilde{M} 其中，ss为尺度因子，AA为内参矩阵，R,tR,t统称为外参矩阵，将其展开如下： s⎡⎣⎢uv1⎤⎦⎥=A[r1r2r3t]⎡⎣⎢⎢⎢XYZ1
刚体、仿射、单应性(投影)、透视变换
dagengen12138的博客
06-18 3627
透视变换（Perspective Transformation）的本质是将图像投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。
关于单应性变换和透视变换的一点思考与区别
qq_40891636的博客
06-23 3343
查了一些资料，网上也有很多对这两个变换的定义，但是单从定义区分两个变换对很对人来说比较mengbi，就像我一样，觉得没有什么区别。但是深入思考了一下，还是有一些不同的，所以写一下对这两个变换区别的理解。 透视变换是将一个平面投影到另一个平面，简单理解就是把一张图片投影到另一张图片，求的是同一张图片到它的投影图片之间的变换。 而单应性变换是由三维空间拍摄两张不同的图片来获取关键点，求的是该图片到另一个角度图片的变换，但是变换过后还是这张图片，没有变成另一个角度的图片，变换过后和另一张图片还是不同，因为三维空间
单应性变换、仿射变换、透视变换
qq_29462849的博客
06-19 1万+
单应性变换 如下图所示的平面的两幅图像。红点表示两幅图像中的相同物理点，我们称之为对应点。这里显示了四种不同颜色的四个对应点 - 红色，绿色，黄色和橙色。 一个Homography是一个变换（3×3矩阵），将一个图像中的点映射到另一个图像中的对应点。单应性变换其实就是一个平面到另一个平面的变换关系。 仿射变换 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换（相同平面），它保持了二维...
Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective的示例
09-19
### Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective详解 #### 一、引言 在计算机视觉领域，图像处理技术对于实现各种视觉任务至关重要。其中，图像的几何变换是基本且常用的操作之一，用于调整图像的角度、尺寸或...
OpenCV 图像透视变换详解
最新发布
2201_75491841的博客
05-16 1939
OpenCV 的图像透视变换功能为我们处理图像视角问题提供了高效的解决方案。通过理解透视变换的原理，掌握 cv2.getPerspectiveTransform 和 cv2.warpPerspective 函数的使用方法，我们可以在实际项目中灵活运用这一技术，解决各种图像视角相关的问题。希望本文对你理解和使用 OpenCV 图像透视变换有所帮助。如果你在实践过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言交流！上述博客涵盖了原理、代码与应用，希望能帮你掌握 OpenCV 图像透视变换。
OpenCV中的透视变换方法详解
zdx2585503940的博客
04-22 2946
透视变换（Perspective Transformation）是一种将图像从一个平面投影到另一个平面的变换方式。与仿射变换不同，透视变换能够处理"近大远小"的透视效果，更真实地模拟人眼观察世界的视角变化。这段代码是用来输入图像并将其显示出来本篇博客到这里就结束啦，希望能帮助大家更好的理解和和使用OpenCV中的透视变换方法。其实方法并不难，只要我们能沉下心来慢慢学习，一定会有收获的。我一直坚信，努力会让我们收获一个更好的自己，加油！！！
OpenCV-Python图像处理：透视变换概念、矩阵及实现案例详解.rar
09-16
通过阅读"OpenCV-Python图像处理：透视变换概念、矩阵及实现案例详解.pdf"这份文档，读者将能更深入地了解这一主题，并具备在实际项目中运用透视变换的能力。文档可能包含详细的理论解释、示例代码以及各种实用技巧...
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11-06 808
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10-08
完成由特征点获取单应性矩阵，实现图像拼接
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运动模型与参数估计        我们所处的物理世界是三维的，但我们日常所接触到的图像却是二维的，因此 通常，我们使用一个3x3的矩阵来描述平面图像中坐标的变换，即 (x2y21)=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)(x1y11).(1)\left( {\begin{array}{c} {{x_2}}\\ {{y_2}}\\ 1 \end{array}} \right) = \left( {\begin{arra
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qq_41094058的博客
06-30 783
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29462849/article/details/80728757 参考：https://blog.youkuaiyun.com/mogebuyi/article/details/83036369 一、 仿射变换与透视变换 1、透视变换（单应性变换 Homography）： [XYZ]=[m11m12m13m21m22m23m31m32m33][xyz] \begin{bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ \end{bmatrix}= \begin{b
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ZhangPY的专栏
01-24 3243
链接： [计算机视觉] 单应性变换Homography、仿射变换Affine和透视变换
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