Python透视变换

什么是透视变换

透视变换是一种数学运算，用于将二维平面上的图像转换为三维空间中的透视投影图像。通过透视变换，可以改变图像的视角和形状，使其看起来更加真实和立体。

在计算机图形学中，透视变换通常用于将三维模型投影到二维平面上，以便进行渲染和显示。在计算机视觉中，透视变换可以用于校正图像中的失真或改变图像的角度和形状。

透视变换的原理

透视变换的原理基于相似三角形的概念。当我们在二维平面上观察一个三维物体时，物体的远近和角度会产生变化。透视变换通过将物体的每个点映射到新的位置，以模拟这种远近和角度的变化。

对于平面上的每个点P，将其乘以仿射变换矩阵M，得到新的点P’。
通过插值和截取计算出新的点的颜色值，实现图像的变换。

如何进行透视变换

在Python中，可以使用OpenCV库来进行透视变换。接下来，我们将介绍透视变换的具体步骤。

步骤一：寻找变换矩阵

在透视变换中，我们需要通过找到四个点的对应关系来寻找变换矩阵。这四个点应该分布在原始图像和目标图像中，且应该对应着同样的位置。

可以使用鼠标点击工具在原始图像中选择四个点，并记录它们的坐标。同样，在目标图像中选择相应的四个点，并记录它们的坐标。

import cv2

def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        print("x =", x, "y =", y)

# 读取原始图像
image = cv2.imread("original.jpg")

# 创建窗口并绑定鼠标回调函数
cv2.namedWindow("image")
cv2.setMouseCallback("image", on_mouse)

# 显示图像
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

例如，在原始图像中选择的四个点的像素坐标分别为：

左上角点（100，100）
右上角点（300，100）
左下角点（100，200）
右下角点（300，200）

在目标图像中选择的四个点的像素坐标分别为：

左上角点（0，0）
右上角点（100，0）
左下角点（0，100）
右下角点（100，100）

我们将使用这些坐标来进行透视变换。

步骤二：进行透视变换

使用cv2.getPerspectiveTransform()函数可以获得透视变换矩阵。然后，可以使用cv2.warpPerspective()函数将原始图像转换为目标图像。

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
image = cv2.imread("original.jpg")

# 原始图像中的四个点
src_points = np.float32([[100, 100], [300, 100], [100, 200], [300, 200]])

# 目标图像中的四个点
dst_points = np.float32([[0, 0], [100, 0], [0, 100], [100, 100]])

# 获得透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 进行透视变换
result = cv2.warpPerspective(image, M, (100, 100))

# 显示结果图像
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()