Python图像处理：透视变换及边缘处理技巧

Python图像处理：透视变换及边缘处理技巧

在Python中，透视变换是一种非常实用的图像处理技术。它可以有效地改变原始图像的投影角度，使得图像在保持几何特征的同时具有更好的可视性和美观性。除此之外，补边技巧也是一项重要的技能，可以让处理后的图像更加完整和自然，达到更好的视觉效果。

首先，我们需要借助OpenCV库来完成透视变换和边缘补偿操作。在这里，我会提供一些常用的代码片段以及详细的描述说明。

1. 透视变换

透视变换是一种基于单应性矩阵的图像变换方法，它可以将原始图像投影到一个新的平面上，从而改变图像的投影视角。在Python中，可以使用cv2.warpPerspective()函数实现透视变换操作。

下面是实现透视变换的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义原始图像四个坐标点，并计算它们之间的距离
points_src = np.float32([[141, 131], [480, 159], [493, 630],[64, 601]])
edge_length = np.max(np.sum((points_src[1:] - points_src[:-1])**2, axis=1)**0.5)

# 定义变换后图像四个坐标点
points_dst = np.float32([[0, 0], [edge_length-1, 0], [edge_length-1, edge_length-1], [0, edge_length-1]])

# 计算单应性矩阵H
H, status = cv2.findHomography(points_src, points_dst)

# 进行透视