python中的OpenCV透视变换答案

【问题标题】：OpenCV perspective transform in pythonpython中的OpenCV透视变换
【发布时间】：2014-02-20 11:09:00
【问题描述】：

我正在尝试纠正 python 中的图像。我有一个 Homography H（来自围绕 x、y 和 z 轴旋转的旋转矩阵），例如： [[ 9.95671447e-01 7.83610423e-02 7.47993630e+02] [ -7.69292630e-02 9.96586377e-01 -4.48354859e+02] [-3.48494755e-06 1.73615469e-06 9.98300856e-01]]

我想我可以用 cv2.perspectiveTransform() 来做这件事，但我不能让它工作。这是我使用的代码：

   # warp image
   img_cv2 = cv2.imread('surf.jpg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
   # strange output but it does something:
   dst = cv2.perspectiveTransform(img_cv2,H)

但我收到以下错误：

    Traceback (most recent call last):
    File "C:\directory structure\python_files\Rectification\rectify.py", line 82, in <module>
    dst = cv2.perspectiveTransform(img_cv2,H)
    error: C:\slave\WinInstallerMegaPack\src\opencv\modules\core\src\matmul.cpp:1916: error: (-215) scn + 1 == m.cols && (depth == CV_32F || depth == CV_64F)`</pre>

任何人都可以看到出了什么问题吗？

【问题讨论】：

接受一个答案，因此它看起来已解决，并会帮助其他遇到同样问题的人。

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

源图像和目标图像必须是浮点数据。

cv2.perspectiveTransform(src, m[, dst]) → dst

参数：

src – 输入两通道或三通道浮点数组；每个元素都是要转换的 2D/3D 向量。

dst – 与 src 大小和类型相同的输出数组。

m – 3x3 或 4x4 浮点变换矩阵。

参考：http://docs.opencv.org/modules/core/doc/operations_on_arrays.html?highlight=perspectivetransform#cv2.perspectiveTransform

因此将 8U 图像转换为适当的数据类型。

【讨论】：

这可以从您的参考资料中找到：“该函数转换一组稀疏的 2D 或 3D 向量” - 此函数与转换图像无关，请查看 @AldurDisciple 答案

【解决方案2】：

我认为你想要的是cv2.warpPerspective（参见文档(link)），而不是cv2.perspectiveTransform。

【讨论】：

【解决方案3】：

它说图像应该是np.float32 或np.float64。

所以先通过img_cv2 = np.float32(img_cv2)转换图片。

然后应用cv2.perspectiveTransform() 和cv2.warpPerspective()

查看 this tutorial 以获取演示

【讨论】：