Python图像处理之透视变换的实战应用

目录
  • 1 引言
  • 2 公式
  • 3 举例
  • 4 应用
    • 4.1 读入图像
    • 4.2 挑选源图四个点
    • 4.3 进行透视变换
  • 5 应用
  • 6 总结

1 引言

如果你想对图像进行校准，那么透视变换是非常有效的变换手段。透视变换的定义为将图像投影到一个新的视平面，通常也被称之为投影映射。

2 公式

一般来说，通用的图像变换公式如下所示：

上述公式中，u,v代表原始图像坐标，x,y为经过透视变换的图片坐标，其中变换矩阵为3X3形式。进而可以得到：

3 举例

在介绍opencv的透视变换函数之前，我们举例来讲解该算法的原理：

直观的来看，透视变换的作用就是将左侧图像的坐标点

[[50,0],[150,0],[0,200],[200,200]]

转化为新的坐标

[[0,0],[200,0],[0,200],[200,200]]

通过计算我们知道，转换矩阵如下：

我们来验证一下，采用左上角的点（50,0）带入公式，如下：

接着我们将列向量的前两维度除以第三维执行归一化：

所以我们知道原图左上角点执行透视变换后的映射关系：

4 应用

本文以扑克牌的例子来进行讲解，样例结果如下：

4.1 读入图像

首先我们来读入一副彩色图像，如下：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image/sample.jpg")
h, w, c = img.shape  # h=240  w=320

4.2 挑选源图四个点

接着我们需要挑选四个点，我们这里采用左上，左下，右下和右上，下面的代码把我们挑选的四个点画到图像上

src_list = [(61, 70), (151, 217), (269, 143), (160, 29)]
for i, pt in enumerate(src_list):
	cv2.circle(img, pt, 5, (0, 0, 255), -1)
	cv2.putText(img,str(i+1),(pt[0]+5,pt[1]+10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
pts1 = np.float32(src_list)

结果如下：

4.3 进行透视变换

首先选择四个目的图像上的点，然后调用openv函数进行透视变换，代码如下：

pts2 = np.float32([[0, 0], [0, w - 2], [h - 2, w - 2], [h - 2, 0]])
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
result = cv2.warpPerspective(img, matrix, (h, w))
cv2.imshow("Image", img)
cv2.imshow("Perspective transformation", result)
cv2.waitKey(0)

得到结果如下：

5 应用

我们在实际应用中，可以使用透视变换来替换广告牌中对应的背景图，结果如下：

广告牌：

Logo图：

结果图：

6 总结

本文介绍了图像处理透视变换的原理和具体代码实现，并给出了具体应用示例。

到此这篇关于Python图像处理之透视变换的文章就介绍到这了,更多相关Python图像透视变换内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

7 参考

参考 链接一 链接二

赞 (0)

相关推荐

  • python实现图片处理和特征提取详解

    python实现图片处理和特征提取详解

    这是一张灵异事件图...开个玩笑,这就是一张普通的图片. 毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片.这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球.然而,我们生活在数字图片的年代,我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的. 在这篇文章中,我将带着你了解一些基本的图片特征处理.data massaging 依然是一样的:特征提取,但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理,但同时数据清理是在数据库.表.文本等中进行.这是如何

  • python opencv实现任意角度的透视变换实例代码

    本文主要分享的是一则python+opencv实现任意角度的透视变换的实例,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np def rad(x): return x * np.pi / 180 img = cv2.imread("6.jfif") cv2.imshow("original", img) # 扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img,

  • Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective的示例

    Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective的示例

    Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys img = cv2.imread('test.jpg') # cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.B

  • Python图像处理之透视变换的实战应用

    Python图像处理之透视变换的实战应用

    目录 1 引言 2 公式 3 举例 4 应用 4.1 读入图像 4.2 挑选源图四个点 4.3 进行透视变换 5 应用 6 总结 1 引言 如果你想对图像进行校准,那么透视变换是非常有效的变换手段.透视变换的定义为将图像投影到一个新的视平面,通常也被称之为投影映射. 2 公式 一般来说,通用的图像变换公式如下所示: 上述公式中,u,v代表原始图像坐标,x,y为经过透视变换的图片坐标,其中变换矩阵为3X3形式.进而可以得到: 3 举例 在介绍opencv的透视变换函数之前,我们举例来讲解该算法的原

  • 基于python图像处理API的使用示例

    1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取,写入,绘图,图像色彩空间转换,图像几何变换,图像形态学,图像梯度,图像边缘检测,图像轮廓,图像分割,图像去噪,图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片,返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor() 图像色彩空间转换 cv.add() cv.subtract() cv.multiply() cv.divi

  • python图像处理之镜像实现方法

    python图像处理之镜像实现方法

    本文实例讲述了python图像处理之镜像实现方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 图像的镜像变化不改变图像的形状.图像的镜像变换分为三种:水平镜像.垂直镜像.对角镜像 设图像的大小为M×N,则 水平镜像可按公式 I = i J = N - j + 1 垂直镜像可按公式 I = M - i + 1 J = j 对角镜像可按公式 I = M - i + 1 J = N - j + 1 值得注意的是在OpenCV中坐标是从[0,0]开始的 所以,式中的 +1 在编程时需要改为 -1 这里运行环境

  • python图像处理之反色实现方法

    python图像处理之反色实现方法

    本文实例讲述了python图像处理之反色实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 我们先加载一个8位灰度图像 每一个像素对应的灰度值从0-255 则只需要读取每个像素的灰度值A,再将255-A写入 这样操作一遍后,图像就会反色了 这里运行环境为: Python为:Python2.7.6 OpenCV2.4.10版(可到http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/下载) numpy为:numpy-1.9.1-win

  • Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解)

    ①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36

  • Python图像处理之简单画板实现方法示例

    Python图像处理之简单画板实现方法示例

    本文实例讲述了Python图像处理之简单画板实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python图像处理也是依赖opencv的Python接口实现的,Python语言简单易懂,简洁明了.本次实现画板涂鸦,一个是在里面画矩形,还有画线.其他也都可以扩展,本案例只做例程,思路是对鼠标事件的处理,以及滚动条调节颜色处理.鼠标事件就包含有左键按下,以及释放事件的处理. import cv2 import numpy as np # null function def nothing(x): pass

  • 使用python 写一个静态服务(实战)

    师父布置的任务,让我写一个服务练练手,搞清楚socket的原理和过程后跑了一个小demo,很有成就感,代码内容也比较清晰易懂,很有教育启发意义. 代码 # coding:utf-8 import socket from multiprocessing import Process HTML_ROOT_DIR = "" def handle_client(client_socket): """处理客户端请求""" # 获取客户端

  • Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

    在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果. 这里II 表示合成后的图像,FF 表示前景图,BB 表示背景图,MM 表示蒙版,或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果.如下所示. 这里介绍一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python实现. 高斯分布的蒙版,简单来说,就是一个从中心扩散的亮度分布图,如下所示: 亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱,中心的亮度值最高为1,边缘的亮度值最低

  • Python图像处理之图片文字识别功能（OCR)

    OCR与Tesseract介绍 将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR).可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制. Tesseract 是一个OCR 库,目前由Google 赞助(Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源OCR 系统. 除 了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性.它可

  • 详解Python图像处理库Pillow常用使用方法

    PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了. 其官方主页为:PIL. PIL历史悠久,原来是只支持python2.x的版本的,后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多,但是支持python3. PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库

随机推荐