Python使用?OpenCV?進(jìn)行圖像投影變換
投影變換（仿射變換）
在數(shù)學(xué)中，線性變換是將一個(gè)向量空間映射到另一個(gè)向量空間的函數(shù)，通常由矩陣實(shí)現(xiàn)。如果映射保留向量加法和標(biāo)量乘法，則映射被認(rèn)為是線性變換。
要將線性變換應(yīng)用于向量（即，一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，在我們的例子中——像素的 x 和 y 值），需要將該向量乘以表示線性變換的矩陣。作為輸出，你將獲得一個(gè)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的向量。
投影變換可以用以下矩陣表示：
其中：
是一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣。該矩陣定義了將要執(zhí)行的變換類型：縮放、旋轉(zhuǎn)等。
是平移向量。它只是移動(dòng)點(diǎn)。
是投影向量。對(duì)于仿射變換，該向量的所有元素始終等于 0。
如果 x 和 y 是一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，則可以通過(guò)簡(jiǎn)單的乘法進(jìn)行變換：
這里，x' 和 y' 是變換點(diǎn)的坐標(biāo)。
這就是仿射變換的全部理論?，F(xiàn)在我將深入研究該程序：
步驟 1：讀取源圖像并獲取源圖像大?。?/strong>
# Read source image
img_src = cv2.imread('source_image.jpg')
h, w, c = img_src.shape
# Get source image parameter:
#[[left,top], [left,bottom], [right, top], [right, bottom]]
img_src_coordinate = np.array([[0,0],[0,h],[w,0],[w,h]])根據(jù)源圖像，我們將得到相關(guān)坐標(biāo)如下：
[[左，上]，[左，下]，[右，上]，[右，下]]
好的！現(xiàn)在我們使用 get_paste_position 來(lái)獲取目標(biāo)圖像中的坐標(biāo)，源圖像將被粘貼到該坐標(biāo)。
def get_paste_position(event, x, y, flags, paste_coordinate_list):
cv2.imshow('collect coordinate', img_dest_copy)
if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
# Draw circle right in click position
cv2.circle(img_dest_copy, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)
# Append new clicked coordinate to paste_coordinate_list
paste_coordinate_list.append([x, y])點(diǎn)擊4個(gè)點(diǎn)后，我們將4個(gè)點(diǎn)保存到paste_coordinate_list：
while True:
cv2.waitKey(1)
if len(paste_coordinate) == 4:
break然后，這 4 個(gè)點(diǎn)將通過(guò) cv2.findHomography 計(jì)算投影變換矩陣。
matrix, _ = cv2.findHomography(img_src_coordinate, paste_coordinate, 0)
得到投影變換矩陣后，我們將使用 cv2.warpPerspective 將源圖像轉(zhuǎn)換為具有目標(biāo)圖像大小的透視圖像。
perspective_img = cv2.warpPerspective(img_src, matrix, (img_dest.shape[1], img_dest.shape[0]))
這是透視圖的樣子：
透視圖
最后，將透視圖像應(yīng)用于目標(biāo)圖像，這就是最終效果：
完整代碼：
import cv2 as cv2
import numpy as np
# This function will get click pixel coordinate that source image will be pasted to destination image
def get_paste_position(event, x, y, flags, paste_coordinate_list):
cv2.imshow('collect coordinate', img_dest_copy)
if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
# Draw circle right in click position
cv2.circle(img_dest_copy, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)
# Append new clicked coordinate to paste_coordinate_list
paste_coordinate_list.append([x, y])
if __name__ == '__main__':
# Read source image
img_src = cv2.imread('woman-1807533_960_720.webp', cv2.IMREAD_COLOR)
# cv2.imwrite('source_image.jpg', img_src)
h, w, c = img_src.shape
# Get source image parameter: [[left,top], [left,bottom], [right, top], [right, bottom]]
img_src_coordinate = np.array([[0,0],[0,h],[w,0],[w,h]])
# Read destination image
img_dest = cv2.imread('billboard-g7005ff0f9_1920.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# copy destination image for get_paste_position (Just avoid destination image will be draw)
img_dest_copy = img_dest.copy()#np.tile(img_dest, 1)
# paste_coordinate in destination image
paste_coordinate = []
cv2.namedWindow('collect coordinate')
cv2.setMouseCallback('collect coordinate', get_paste_position, paste_coordinate)
while True:
cv2.waitKey(1)
if len(paste_coordinate) == 4:
break
paste_coordinate = np.array(paste_coordinate)
# Get perspective matrix
matrix, _ = cv2.findHomography(img_src_coordinate, paste_coordinate, 0)
print(f'matrix: {matrix}')
perspective_img = cv2.warpPerspective(img_src, matrix, (img_dest.shape[1], img_dest.shape[0]))
cv2.imshow('img', perspective_img)
cv2.copyTo(src=perspective_img, mask=np.tile(perspective_img, 1), dst=img_dest)
cv2.imshow('result', img_dest)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()到此這篇關(guān)于Python使用 OpenCV 進(jìn)行圖像投影變換的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV 圖像投影內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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