Opencv 透视变换

2019-11-08 18:25:04

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供稿：网友

透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程，所以透视变换也被称为投影映射（PRojection Mapping）。在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵，而透视变换本质上空间立体三维变换，根据其次坐标方差，要把三维坐标投影到另外一个视平面，就需要一个完全不同的变换矩阵M，所以这个是透视变换跟OpenCV中几何仿射变换最大的不同。变换公式为：

这里写图片描述

其中，变换矩阵：这里写图片描述可以拆成四个部分，表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。用于平移，产生透视变换。所以可以理解成仿射等是透视变换的特殊形式。经过透视变换之后的图片通常不是平行四边形（除非映射视平面和原来平面平行的情况）。

重写之前的变换公式可以得到：

这里写图片描述

由此可见：已知变换对应的几个点就可以求取变换公式。反之，特定的变换公式也能新的变换后的图片。

那么我们如何应用opencv获得变换矩阵，并实现透视变换？

OpenCV中透视变换的又分为两种： - 密集透视变换 - 稀疏透视变换

我们经常提到的对图像的透视变换都是指密集透视变换，而稀疏透视变换在OpenCV的特征点匹配之后的特征对象区域标识中经常用到。一般情况下密集透视变换warpPerspective函数常与函数getPerspectiveTransform一起使用实现对图像的透视校正。而稀疏透视变换perspectiveTransform经常与findhomography一起使用。

getPerspectiveTransform及获得透视变换矩阵的函数：

其原型为：

CV_EXPORTS_W Mat getPerspectiveTransform( const Point2f src[], const Point2f dst[] );//---------------------//CV_EXPORTS_W Mat getPerspectiveTransform( InputArray src, InputArray dst );

其中第一个参数表示输入透视变换前图像四点坐标第二个参数表示输入透视变换后图像四点坐标返回值类型Mat 该函数返回透视变换矩阵M大小为3x3

warpPerspective函数用以实现透视变换

函数原型为：

CV_EXPORTS_W void warpPerspective( InputArray src, OutputArray dst,InputArray M, Size dsize,int flags=INTER_LINEAR,int borderMode=BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue=Scalar());

第一个参数表示输入图像第二个参数表示输出图像第三个参数表示透视变换矩阵(3x3) 第四个参数表示输出图像大小第五个参数表示插值方法，一般为线性或者最近邻插值第六个参数表示对边缘的处理方法，有默认值一般不用设。第七个参数表示边缘的填充演示，默认是黑色

举个例子：

#include <stdio.h> #include <opencv/highgui.h> #include <time.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv/cv.h> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main( ) { Mat img=imread("1.jpg"); int img_height = img.rows; int img_width = img.cols; cout<<img_height<<endl; cout<<img_width<<endl; vector<Point2f> corners(4); corners[0] = Point2f(0,0); corners[1] = Point2f( img_height-1,0); corners[2] = Point2f(0,img_width -1); corners[3] = Point2f(img_width-1,img_height-1); vector<Point2f> corners_trans(4); corners_trans[0] = Point2f(50,50); corners_trans[1] = Point2f(img_height-1,0); corners_trans[2] = Point2f(0,img_width-1); corners_trans[3] = Point2f(img_width-50,img_height-60); Mat transform = getPerspectiveTransform(corners,corners_trans); cout<<transform<<endl; Mat resultImage; warpPerspective(img,resultImage,transform,Size(img_width,img_height),INTER_LINEAR); imshow("src",img); imshow("trans",resultImage); waitKey(0); return 0; }

结果：

这里写图片描述