5.4 透视

仿射变换可以将矩形映射为任意平行四边形，透视变换则可以将矩形映射为 任意四边形。
透视变换通过函数 cv2.warpPerspective()实现，该函数的语法是:
dst = cv2.warpPerspective( src, M, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]] )
式中:

• dst 代表透视处理后的输出图像，该图像和原始图像具有相同的类型。dsize 决定输出图 像的实际大小。
• src 代表要透视的图像。
• M 代表的是一个3x3的变换矩阵
• dsize 代表输出图像的尺寸大小。
• flags 代表插值方法，默认为 INTER_LINEAR。当该值为 WARP_INVERSE_MAP 时，意味着 M 是逆变换类型，能实现从目标图像 dst 到原始图像 src 的逆变换。
• borderMode 代表边类型，默认为 BORDER_CONSTANT。当该值为 BORDER_TRANSPARENT 时，意味着目标图像内的值不做改变，这些值对应原始图像内的异常值。
• borderValue 代表边界值，默认是 0。

与仿射变换一样，同样可以使用一个函数来生成函数 cv2.warpPerspective()所使用的转换矩 阵。该函数是 cv2.getPerspectiveTransform()，其语法格式为:
retval = cv2.getPerspectiveTransform( src, dst )
式中:

• src 代表输入图像的四个顶点的坐标。
• dst 代表输出图像的四个顶点的坐标。
  需要注意的是，src 参数和 dst 参数是包含四个点的数组，与仿射变换函数 cv2.getAffineTransform()中的三个点是不同的。实际使用中，我们可以根据需要控制 src 中的四 个点映射到 dst 中的四个点。

【例 5.8】设计程序，完成图像透视。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("/Users/zhaofeier/Desktop/源代码及图像/chapter5/demo.bmp")
height,width = img.shape[:2]
print(height,width)

pts1 = np.float32([[150,50],[400,50],[60,450],[310,450]])
pts2 = np.float32([[50,50],[height-50,50],[50,width-50],[height-50,width-50]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(width,height))

cv2.imshow("orginal",img)
cv2.imshow("result",dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()