如何使用OpenCV Python在图像上应用透视变换？|极客笔记

如何使用OpenCV Python在图像上应用透视变换？

在计算机视觉领域，透视变换是一种流行的技术，它允许您在图像上进行非常有用的图形构造操作。如果您对透视变换不太熟悉，可以将其视为将图像从一个角度“转换”到它不可能被拍摄的另一个角度。这种技术已被大量应用于计算机显微镜、虚拟现实、数字娱乐和其他数字化领域。在本教程中，我们将使用OpenCV Python API来学习如何实现图像变换技术，并构建透视变换应用程序。

步骤 1: 引入必要的库

我们将使用OpenCV和NumPy库来应用透视变换。在这个教程中，我们假设您已经安装了这些库。如果您未安装，请在Python控制台中键入以下命令：

!pip install opencv-python

!pip install numpy

接下来，我们需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

步骤 2: 加载图像

在这个例子中，我们将加载一张需要应用透视变换的图像。您可以在以下代码中将路径替换为您自己的图像路径：

img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

如果您平常的工作路径不与图像文件所在的文件夹相同，最好使用充分限定的路径来避免文件路径错误

步骤 3: 定义标记点（控制点）

在透视变换中，我们需要选择转换的目标图像的四个控制点。这些控制点通常定义在原始图像上，并使用这些点来计算变换矩阵。虽然可以手动选择这些控制点，但我们可以使用OpenCV Python的MouseEvent函数来自动获取这些点，这样就能更准确地选择控制点。

def get_four_points(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        points.append((x, y))
        cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1)

该函数中的points定义了一个空列表，用于存储图像中的四个控制点。在使用函数编写时，该函数将被传入cv2.setMouseCallback函数中以便每次发生的操作都能被记录下来。每次单击鼠标左键时，将在图像上打标记圆点，这些点都会存储在points中。

points = []
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', get_four_points)
while True:
    cv2.imshow('image', img)
    # 按下“ESC”键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

将鼠标操作与图像进行绑定后，使用cv2.imshow来查看原始图像。

步骤 4: 计算变换矩阵和透视变换

图像上的四个控制点是我们进行透视变换的关键。完成它们的选择后，我们可以使用这些点计算变换矩阵。将原始图像上的控制点（src_points）映射到目标图像上的控制点（dst_points）的关系可以由函数cv2.getPerspectiveTransform()获取。计算出变换矩阵后，我们可以将其传递给cv2.warpPerspective()函数，以便将图像转换为新的透视变换后的图像。以下是示例代码：

# 计算变换矩阵
src_points = np.float32(points[:4])
dst_points = np.float32([[0, 0], [500, 0], [500, 500], [0, 500]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 应用透视变换
warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (500, 500))

在这个例子中，我们选择了原始图像上的四个控制点，并将这些点存储在src_points中。我们还定义了新的目标图像上的四个控制点，这些点按以下顺序排列：左上角、右上角、右下角和左下角。这些点映射到最终转换后的图像上。我们使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算变换矩阵，并使用cv2.warpPerspective()函数执行实际的透视变换。

步骤 5: 显示图像

显示变换后的图像非常简单。只需要使用cv2.imshow()函数并提供将要显示的图像即可。在这个例子中，我们将显示原始图像和变换后的图像：

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Warped Image', warped_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

现在，运行完整的代码，您将得到一个交互式的窗口，其中包含有关透视变换过程的所有信息。首先，单击鼠标左键来选择四个控制点。最终，生成的变换后的图像将显示在新的窗口中。

完整代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义鼠标点击事件，用于获取点击位置的颜色
def get_four_points(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        points.append((x, y))
        cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1)

# 加载图像
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 定义标记点
points = []
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', get_four_points)
while True:
    cv2.imshow('image', img)
    # 按下“ESC”键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

# 计算变换矩阵
src_points = np.float32(points[:4])
dst_points = np.float32([[0, 0], [500, 0], [500, 500], [0, 500]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 应用透视变换
warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (500, 500))

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Warped Image', warped_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()