OpenCV之图像透视变换

最新推荐文章于 2025-05-16 19:58:51 发布

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#opencv #计算机视觉 #python

本文介绍了如何利用OpenCV库中的warpPerspective函数进行透视变换，将图像从一个坐标系转换到另一个坐标系。通过定义原图像和目标图像的四个对应角坐标，可以创建3x3的变换矩阵，并应用到图像上，实现图像的透视效果。示例代码展示了读取图像、定义坐标、计算变换矩阵并执行变换的过程。

什么是透视变换？
就是将一种坐标系转换为另一种坐标系，如下所示
在这里插入图片描述
透视api
warpPespective(img, M, dsize,…)，省略号表示后面参数不用管，使用默认
img :原图像
M ：3*3变换矩阵
dsize ：输出后变换图像大小

获取透视变换矩阵api
getPespectiveTransform(src, dst)
src :原图中需要切割的四个角的坐标点
dst ：变换后的图片中四个角的坐标点

import cv2
from cv2 import warpPerspective
import numpy as np

img  = cv2.imread('d:\\STUDY_OPENCV\\img\\dog3.jpg')
src = np.float32([[150,100],[600,100], [150,450],[600,450]])
dst = np.float32([[0,0],[450,0], [0,350],[450,350]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)

new = warpPerspective(img, M, (450,350))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('new', new)
cv2.waitKey(0)