极客笔记Numpy 和OpenCV warpPerspective中如何显示完整图像
在图像处理中，warpPerspective是一种很有用的工具，它能够实现图像的虚拟3D效果。然而，当使用OpenCV warpPerspective函数进行图像处理时，我们有时会遇到显示图像不完整的问题。这篇文章将从numpy和OpenCV的角度来讲解如何解决这个问题。具体内容如下：
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了解numpy数组，处理大尺寸图像
在处理图像时，往往需要加载和处理大尺寸图像。Numpy数组是一种高效处理大尺寸图像的方式。numpy数组是一个由同类型元素组成的多维表格。其中，所有元素可以通过非负整数的元组（即下标或索引）访问。这可以看作是由数值运算和向量运算加速进行的数据处理。
在Python中，numpy数组可以通过以下方式创建：
import numpy as np
# 创建numpy数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
此外，numpy还提供了一些函数用于对图像进行处理，比如numpy.zeros和numpy.ones。这些函数可以创建指定形状和类型的全零或全一数组。
具体来说，在处理大尺寸的图像时，较大的尺寸会导致内存限制。在这种情况下，可以适当压缩图像，这样可以减小内存的负担，也可以更好地控制图像的质量。
显示完整图像
当使用OpenCV的warpPerspective函数进行图像处理时，经常会出现显示图像不全的问题。这是由于OpenCV的warpPerspective将转换的部分限制在了输出图像大小的边界内。解决这个问题的方法是创建一个足够大的输出图像，并将其恰当地放置在中心位置。这种方法可以确保所有像素点都在输出图像的边界内。
我们可以通过以下方式来实现显示完整图像：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 定义原始图像四角点
src = np.float32([[0, 0], [0, img.shape[0]], [img.shape[1]-1, img.shape[0]], [img.shape[1]-1, 0]])
# 定义目标图像四角点
dst = np.float32([[100, 100], [100, img.shape[0]+100], [img.shape[1]-101, img.shape[0]+100], [img.shape[1]-101, 100]])
# 获取变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
# 计算输出图像大小
outsize = (img.shape[1] + 200, img.shape[0] + 200)
# 绕图像中心旋转变换矩阵
M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D((outsize[0]/2, outsize[1]/2), 0, 1)
M_translate = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 100]])
M = np.dot(M_rotate, M)
M = np.dot(M_translate, M)
# 进行坐标变换
img_warp = cv2.warpPerspective(img, M, outsize)
# 显示完整图像
cv2.imshow('final image', img_warp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
上述代码中，src和dst定义了原始图像和目标图像的四个角点。通过这些点，可以得到变换矩阵M。为了解决显示图像不全的问题，我们使用outsize = (img.shape[1] + 200, img.shape[0] + 200)计算输出图像的大小，并使用M_rotate和M_translate对变换矩阵进行旋转和平移操作。最后，将图片进行坐标变换并展示完整图像。
该方法也可以用于其他需要使用OpenCV warpPerspective函数进行图像处理的场景。
总结
本文从numpy和OpenCV的角度，讲解了如何在使用OpenCV warpPerspective函数进行图像处理时，解决显示图像不全的问题。具体而言，通过创建足够大的输出图像，并将其放置在中心位置，可以确保所有像素点都在输出图像的边界内，从而展示完整图像。在处理大尺寸的图像时，numpy提供了高效的数组处理方式，可用于减小内存负担和控制图像质量。同时，这些方法也可用于其他需要使用OpenCV warpPerspective函数进行图像处理的场景。