创新实训项目分析——第十三篇

2021SC@SDUSC

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前言

对于图片抗扭曲功能算法的实现，可以划分为以下任务：
1.采⽤寻找轮廓的⽅法，⽤approxPolyDP函数，对图像轮廓点进⾏多边形拟合
2.把图像的四个顶点处的点归类，划分出四个区域{左上，右上，右下，左下}，利⽤opencv的寻找轮廓，得到最⼤轮廓，然后⽣成最⼩外接矩形，确定四个顶点的⼤致位置。设置⼀个阀值，与上图中的点集合求距离，⼤于阀值的舍弃，⼩于的保留。
3.所有的点集都落到了四个区域，利⽤矩形中，对⻆线距离最⼤，确定四个顶点的位置
4.根据输⼊和输出点获得图像透视变换的矩阵
5.透视变换。透视变换（Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。
这一篇我们将继续分析寻找轮廓方法的代码

一、项目环境

android studio版本 4.1.2

sdk版本 Compile SDK version:30

Build Tools Version 30.0.3

gradle版本 6.8.3

二、代码分析

1.透视变换，矫正图像

Mat dst = new Mat();
​ Imgproc.warpPerspective(src, dst, perspectiveMmat, src.size(), Imgproc.INTER_LINEAR + Imgproc.WARP_INVERSE_MAP,
                1, new Scalar(0));

cv2.warpPerspective() 是透视变换函数，用于解决cv2.warpAffine()不能处理视场和图像不平行的问题。应用cv2.warpPerspective()前需先使用cv2.getPerspectiveTransform()得到转换矩阵。转换矩阵为3x3阶。这一个矩阵我们已经在之前得到了。
CV_EXPORTS_W void warpPerspective( InputArray src, OutputArray dst,
InputArray M, Size dsize,
int flags = INTER_LINEAR,
int borderMode = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = Scalar());
函数参数解释如下：
src：输入图像
dst：输出图像，图像的类型须跟原图一致
M：转换矩阵
dsize ：输出图像的大小
flags ：表示插值方法的组合，线性插值或者最近邻插值；如设置了可选项WARP_INVERSE_MAP（变形插值映射），则会使得转换矩阵M为逆变形
borderMode ：图像边界的处理方式
borderValue ：边界的颜色设置，默认为0

Imgproc.warpPerspective(src, dst, perspectiveMmat, src.size(), Imgproc.INTER_LINEAR + Imgproc.WARP_INVERSE_MAP,
1, new Scalar(0));
则src是源图像，输出为经过透视变换后的图像dst，转换矩阵为perspectiveMmat，经由 Mat perspectiveMmat = Imgproc.getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints)得到，输出图像的大小调整为和src的大小一样，插值方法的组合为变形插值映射和线性插值相结合，图像边界的处理方式选择了常数填充方法，颜色设置为默认0

   String TAG = "CameraPreview";
        File mediaStorageDir = new File(Environment.getExternalStoragePublicDirectory(
                Environment.DIRECTORY_PICTURES), TAG);//的搭配存储sd卡的位置
        String timeStamp = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd_HHmmss").format(new Date());//时间戳，用来命名
        Imgcodecs.imwrite(mediaStorageDir.getPath() + File.separator +
                "IMG_" + timeStamp + ".jpg",dst);//文件命名

        Uri uri = Uri
                .parse(mediaStorageDir.getPath() + File.separator +
                        "IMG_" + timeStamp + ".jpg");//返回uri路径

至此，图片抗扭出算法已经处理完毕，新得到的已经完成变换后的图片存储在了相应位置，并且存储了uri路径

2.为按钮添加监听，完善功能

 Button buttonok = (Button) findViewById(R.id.ok);
        buttonok.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {//添加监听事件
            @Override
            public void onClick(View v) {
              Mat src;
                String c = uri.getPath();
              src= Imgcodecs.imread(uri.getPath());/载入图像
                Uri uri1;
                try {
                    uri1=warpPerspective(src);//得到透视变换后的图像
                    ImageView view = new ImageView(getApplicationContext());//得到承载img的view
                    view.setImageURI(uri1);//将view装入图像
                    preview.addView(view);//添加到预览view中
                }catch (IndexOutOfBoundsException e){
                    Toast.makeText(getApplicationContext(),"矫正失败，请拍摄清晰一点的图片吧",Toast.LENGTH_LONG).show();
                }
            }
        }); 

其中try——catch函数体是为了保证程序不会因为算法的偶然性而直接退出
至此，图片抗扭曲算法完成
效果展示：
矫正前：

矫正后：

三、总结

本次创新实训项目分析，我的任务是分析飞花令项目和图片抗扭曲算法两个项目，两个项目中我都学习到了很多。
飞花令项目相对简单一点，对于没有接触过as安卓开发的同学比较友好，可以很简单的就能上手页面之间传参的方式、消息传递以及view间的关系。
而图片抗扭曲算法相对难一点，里面用到了关于opencv的知识，需要进一步的去熟悉opencv的方法，并且在图片抗扭曲和透视转换上面，需要有更清晰的算法思路，开发人员的算法非常的清晰，步骤很完善，所以相对来说也是一个比较好上手的算法。从开始寻找最大轮廓、确定顶点的位置、得到透视转换的矩阵再到进行透视转换，所有过程串联起来得到了矫正过后的图像。
非常感谢这段时间对于这些代码的分析，让我对as有了入门的了解，也对as有了兴趣，相信在之后的手机开发方面，这一个学期的学习能为我建立起良好的基础