OpenCV warpPerspective() 中的离群像素答案

【问题标题】：Outlying pixels in OpenCV warpPerspective()OpenCV warpPerspective() 中的离群像素
【发布时间】：2012-09-27 21:05:53
【问题描述】：

我的应用程序需要将一个四边形映射到另一个四边形。这些都不是矩形。

但是，我从 warpPerspective() 得到的结果始终是一个矩形。我尝试将“异常值”标志设置为不同的值，以防止扭曲四边形之外的像素出现在目标图像中，但似乎没有任何效果。我想要的是一个扭曲的四边形，扭曲四边形之外的像素设置为透明度。

我如何做到这一点？

或者，是否有一种简单的方法可以在 OpenCV 中屏蔽四边形之外的区域，以便我可以将四边形复制到另一个图像中？

如果相关，我使用 Python 绑定到 OpenCV。

这是我当前的代码：

def warpImage(image, corners, target, width, height):
    mat = cv2.getPerspectiveTransform(corners, target)
    out = numpy.zeros(shape=(width, height), dtype="uint8")
    out = cv2.warpPerspective(image, mat, (width,height), out, cv2.INTER_CUBIC)
    return out

corners 和 target 都是非矩形四边形。然而，输出是一个全宽x高的矩形。没有一个像素是黑色或透明的。相反，它们是角四边形内部和外部图像的像素。我只想要里面的。

【问题讨论】：

您能否提供您当前扭曲的四边形的图像以更好地说明您的问题？
我有点不清楚这会有什么帮助。结果是一个所有像素都可见的矩形。我想要一个外部透明的位的非矩形四边形。我提供了非矩形四边形作为输入。
好的，所以也许您应该提供一个代码示例来说明您正在做什么。因为 warpPerspective 确实应该输出一个四边形，其中四边形之外的像素涂成黑色。
好的，我已经这样做了。您描述的行为将与透明一样好。但我没看到。

标签： opencv

【解决方案1】：

我发现的最佳选择是循环遍历像素并使用 matplotlib pnpoly() 函数将扭曲四边形中的像素复制到重映射数组中，如下所示：

import matplotlib.nxutils as nx 

def warpImage(image, corners, target, width, height, x0, y0, remap):
    mat = cv2.getPerspectiveTransform(corners, target)
    out = cv2.warpPerspective(image, mat, (width,height), flags=cv2.INTER_CUBIC)
    for x in range(0,width):
        for y in range(0,height):
            if nx.pnpoly(x,y,target) == 1:
                for i in range(0,3):
                    remap[y+y0,x+x0,i] = out[y,x,i]

    return remap

我遍历图像中的所有四边形并在重映射中累积转换后的版本。

必须访问每个像素不是很有效，但幸运的是这是一次转换。

【讨论】：