OPENCV PYTHON 中的透视变换答案

【问题标题】：Perspective Transform in OPENCV PYTHONOPENCV PYTHON 中的透视变换
【发布时间】：2021-01-05 08:02:25
【问题描述】：

我正在尝试对数独游戏进行透视变换。预期的转变只发生在左侧。请帮我指出我的错误。

输入图像：

预期输出图像：

我得到的输出：

使用 cv2.approxpolydp() 找到的数独谜题的角点如下：

top_left = [71,62]
top_right = [59, 418]
bottom_right = [443, 442]
bottom_left = [438, 29]

输出图像的形状为[300,300]。

对应的输出坐标为：

output_top_left = [0,0]
output_top_right = [0, 299]
output_bottom_right = [299, 299]
output_bottom_left = [299,0]

以下是我用于透视变换的代码：

#corners = [[71,62], [59, 418], [443, 442], [438, 29]]
new = np.float32([[0,0], [0,299], [299,299], [299,0]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(np.float32(corners), new)
dst = cv2.warpPerspective(gray, M, (300,300))

生成的变换矩阵为：

[[ 9.84584842e-01  3.31882531e-02 -7.19631955e+01]
 [ 8.23993265e-02  9.16380389e-01 -6.26659363e+01]
 [ 4.58051741e-04  1.45318012e-04  1.00000000e+00]]

【问题讨论】：

标签： python numpy opencv

【解决方案1】：

你的 X,Y 坐标颠倒了。 Python/OpenCV 要求将它们列为 X,Y（即使您将它们定义为 numpy 值）。您必须指定给 getPerspectiveTransform 的数组必须将它们列为 X,Y。

输入：

import numpy as np
import cv2

# read input
img = cv2.imread("sudoku.jpg")

# specify desired output size 
width = 350
height = 350

# specify conjugate x,y coordinates (not y,x)
input = np.float32([[62,71], [418,59], [442,443], [29,438]])
output = np.float32([[0,0], [width-1,0], [width-1,height-1], [0,height-1]])

# compute perspective matrix
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(input,output)

print(matrix.shape)
print(matrix)

# do perspective transformation setting area outside input to black
imgOutput = cv2.warpPerspective(img, matrix, (width,height), cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=(0,0,0))
print(imgOutput.shape)

# save the warped output
cv2.imwrite("sudoku_warped.jpg", imgOutput)

# show the result
cv2.imshow("result", imgOutput)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

【讨论】：

您好 frmw42，我们可以自动进行透视变换，以便自动检测 X、Y 坐标
抱歉，我不确定我是否理解您的问题。请详细说明。
如果您要问如何获取输入图像的角点，那么最简单的方法是提取轮廓并找到最大矩形的轮廓——数独谜题的轮廓。然后使用 approxPolyDP() 得到一个四边形并使用四边形的 4 个角。另一种方法是使用 SIFT 或 ORB 将拼图注册到另一个已经正面的拼图以找到相应的控制点。见docs.opencv.org/3.4/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html
如果我只想变形为目标图像的一小部分（不是矩形，而是由 4 个角定义），该怎么办？我没有看到 warpPerspective 能够接受掩码，或者 ROI 限制只能在那里执行反扭曲。如何解决这个问题？
扭曲整个图像并裁剪。或者使外部透明到输入的大小并扭曲它。

【解决方案2】：

你应该注意：

坐标反转：宽度、高度
目标已缩放：第一名比例：宽/高第二名比例：高/宽
点坐标的顺序无关紧要，但源点和目标点应该相互对应。

【讨论】：