Python | opencv透視轉換
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本文學習資源《機器學習實踐指南 案例應用解析》
三維計算機圖形學中,投影可以看作是一種將三維坐標變換為二維坐標的方法,常用到的有正交投影和透視投影。
正交投影多用於三維健模,透視投影則由於和人的視覺系統相似,多用於在二維平面中對三維世界的呈現。
與平行投影沿著平行線將物體投影到圖像平面不同,透視投影是指從投影中心這一點發出的直線將物體投影到圖像平面上。這就意味著距離投影中心越遠的投影越小,距離越近的投影越大。
透視投影基本模型:
1. WarpPerspective
OpenCV提供了WarpPerspective函數,可對圖像進行透視變換:
cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) -> dst
主要參數說明:
map_matrix: 3x3變換矩陣flags:插值方法和以下開關選項的組合,有以下兩種:CV_WARP_FILL_OUTLIERS 填充所有縮小圖像的像素。如果部分像素落在輸入圖像的邊界外,那麼它們的值設定為fillval。CV_WARP_INVERSE_MAP:指定matrix是輸出圖像到輸入圖像的反變換,因此可以直接用來做像素插值。否則,函數從map_matrix得到反變換。fillval:用來填充邊界外面的值。2. GetPerspectiveTransform
以四邊形的4個點計算透射變換:
cv2.getPerspectiveTransform(src,dst) -> retval
src:輸入IDR的四邊形頂點坐標dst:輸出的相應的四邊形頂點坐標3. 代碼實例
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as npfn = "test.jpg"img = cv2.imread(fn)cv2.imshow(source, img)w = img.shape[1]h = img.shape[0]# 得到透射變換矩陣src = np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1]...取得本站獨家住宿推薦 15%OFF 訂房優惠
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