cv::GetPerspectiveTransform和cv::warpPerspective

cv::GetPerspectiveTransform获取透视变换矩阵

  • 用于获取透视变换矩阵。它需要源图像中四个点的坐标和这些点在输出图像中的位置坐标
C++ 复制代码
cv::Mat cv::getPerspectiveTransform(const cv::Point2f* src, const cv::Point2f* dst)
  • 参数:

    • src:源图像中四个点的坐标数组。

    • dst:这四个点在输出图像中的位置坐标数组。

  • 返回值:

    • 返回一个3x3的透视变换矩阵。

cv::warpPerspective

C++ 复制代码
	void cv::warpPerspective(
		cv::InputArray src, // 输入图像
		cv::OutputArray dst, // 输出图像
		cv::InputArray M, // 3x3 变换矩阵
		cv::Size dsize, // 目标图像大小
		int flags = cv::INTER_LINEAR, // 插值方法
		int borderMode = cv::BORDER_CONSTANT, // 外推方法
		const cv::Scalar& borderValue = cv::Scalar() //常量边界时使用
	);

例程

C++ 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
int main()
{
    cv::Point2f srcTriangle[4];
    cv::Point2f dstTriangle[4];
 
    // 设置源图像中的四个点坐标
    srcTriangle[0] = cv::Point2f(0, 0);
    srcTriangle[1] = cv::Point2f(src.cols - 1, 0);
    srcTriangle[2] = cv::Point2f(0, src.rows - 1);
    srcTriangle[3] = cv::Point2f(src.cols - 1, src.rows - 1);
 
    // 设置输出图像中的四个点坐标
    dstTriangle[0] = cv::Point2f(0, 0);
    dstTriangle[1] = cv::Point2f(dst.cols - 1, 0);
    dstTriangle[2] = cv::Point2f(0, dst.rows - 1);
    dstTriangle[3] = cv::Point2f(dst.cols - 1, dst.rows - 1);
 
    // 获取透视变换矩阵
    cv::Mat perspectiveTransform = cv::getPerspectiveTransform(srcTriangle, dstTriangle);
 
    // 应用透视变换
    cv::warpPerspective(src, dst, perspectiveTransform, dst.size());
 
    return 0;
}
相关推荐
量子-Alex3 分钟前
【遥感图像分类】【综述】遥感影像分类:全面综述与应用
人工智能·分类·数据挖掘
张申傲4 分钟前
多模态(3):实战 GPT-4o 视频理解
人工智能·chatgpt·aigc·多模态
阡之尘埃7 分钟前
Python数据分析案例73——基于多种异常值监测算法探查内幕交易信息
人工智能·python·机器学习·数据分析·异常检测·无监督学习
猫先生Mr.Mao14 分钟前
2025年3月AGI技术月评|技术突破重构数字世界底层逻辑
人工智能·aigc·大语言模型·agi·多模态·行业洞察
睿创咨询32 分钟前
科技与商业动态简报
人工智能·科技·ipd·商业
科技在线32 分钟前
科技赋能建筑新未来:中建海龙模块化建筑产品入选中国建筑首批产业化推广产品
大数据·人工智能
HED43 分钟前
用扣子快速手撸人生中第一个AI智能应用!
前端·人工智能
极小狐1 小时前
极狐GitLab 如何 cherry-pick 变更?
人工智能·git·机器学习·gitlab
沛沛老爹1 小时前
从线性到非线性:简单聊聊神经网络的常见三大激活函数
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数·relu·sigmoid·tanh
0x2111 小时前
[论文阅读]ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
人工智能·语言模型·自然语言处理