【实战|Python透视变换补边】- 让图片“变形”更自然_python图像透视变形保持图像不被裁剪-优快云博客

本文介绍了如何使用Python的opencv库进行透视变换，以调整图像角度和形状，并通过补边处理填充变换后留下的空白，确保图片变形更自然。详细讲解了cv2.getPerspectiveTransform()和cv2.warpPerspective()函数进行透视变换，以及cv2.copyMakeBorder()进行补边的操作步骤，提供完整代码示例。

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【实战|Python透视变换补边】- 让图片“变形”更自然

随着深度学习的发展，越来越多的应用开始需要对图像进行处理。在图像处理中，经常需要调整图像的角度、大小和形状等，其中一种处理方法就是透视变换。然而，在进行透视变换后，会出现图片四周留有空白的情况，因此需要对图片进行补边处理。本文将使用Python语言，介绍如何进行透视变换和补边处理，并附上代码。

1.透视变换

在opencv中，可以使用cv2.getPerspectiveTransform()和cv2.warpPerspective()两个函数进行透视变换。下面是一段以车牌检测为例的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread('car_plate.png')

# 定义四个顶点
points = np.float32([[51, 228], [393, 210], [420, 293], [70, 321]])

# 定义输出图像大小
width, height = 360, 170

# 计算透视变换矩阵
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(points, np.float32([[0, 0], [width, 0], [width, height], [0, height]]))

# 进行透视变换
dst_img = cv2.warpPerspective(img, matrix, (width, height))

在上述代码中，先读入一张车牌图片，接着定义了四个顶点坐标，分别表示车牌的四个角。接着我们定义了输出图像的大小，并使用cv2.getPerspectiveTransfor