OpenCV几何图像变换(10)透视变换函数warpPerspective()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

warpPerspective 函数使用指定的矩阵对源图像进行透视变换:
dst ( x , y ) = src ( M 11 x + M 12 y + M 13 M 31 x + M 32 y + M 33 , M 21 x + M 22 y + M 23 M 31 x + M 32 y + M 33 ) \texttt{dst} (x,y) = \texttt{src} \left ( \frac{M_{11} x + M_{12} y + M_{13}}{M_{31} x + M_{32} y + M_{33}} , \frac{M_{21} x + M_{22} y + M_{23}}{M_{31} x + M_{32} y + M_{33}} \right ) dst(x,y)=src(M31x+M32y+M33M11x+M12y+M13,M31x+M32y+M33M21x+M22y+M23)

当设置了标志 WARP_INVERSE_MAP 时。否则,先使用 invert 函数对变换进行反转,然后将反转后的矩阵放入上述公式中代替 M。
该函数不能原地操作。

warpPerspective函数用于应用透视变换到图像上。透视变换是一种更为复杂的变换,它可以实现图像的倾斜和扭曲,通常用于模拟三维空间中的视角变化。透视变换需要一个3x3的变换矩阵,该矩阵可以由四对匹配的点(源图像中的四个点和目标图像中的四个点)计算得出。

函数原型

cpp 复制代码
void cv::warpPerspective	
(
	InputArray 	src,
	OutputArray 	dst,
	InputArray 	M,
	Size 	dsize,
	int 	flags = INTER_LINEAR,
	int 	borderMode = BORDER_CONSTANT,
	const Scalar & 	borderValue = Scalar() 
)		

参数

  • 参数src 输入图像。
  • 参数dst 输出图像,它具有 dsize 的大小和与 src 相同的类型。
  • 参数M 3×3的变换矩阵。
  • 参数dsize 输出图像的大小。
  • 参数flags 插值方法的组合(INTER_LINEAR 或 INTER_NEAREST)和可选标志 WARP_INVERSE_MAP,该标志表示 M 是逆变换(dst→src)。
  • 参数borderMode 像素外推方法(BORDER_CONSTANT 或 BORDER_REPLICATE)。
  • 参数borderValue 在存在常数边界时所使用的值;默认情况下,它是 0。

代码示例

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/fruit_small.jpg", IMREAD_COLOR);
    
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not open or find the image." << std::endl;
        return -1;
    }
    
    // 定义源图像和目标图像的四个角点
    Point2f srcPoints[4] = {Point2f(0, 0), Point2f(image.cols - 1, 0), Point2f(image.cols - 1, image.rows - 1), Point2f(0, image.rows - 1)};
    Point2f dstPoints[4] = {Point2f(0, 0), Point2f(image.cols - 1, 0), Point2f(image.cols - 100, image.rows - 100), Point2f(100, image.rows - 100)};
    
    // 设置输出图像的大小
    Size dsize(image.cols, image.rows);
    
    // 计算透视变换矩阵
    Mat perspectiveMatrix = getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
    
    // 创建输出图像
    Mat transformedImage;
    
    // 应用透视变换
    warpPerspective(image, transformedImage, perspectiveMatrix, dsize, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));
    
    // 显示结果
    namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Original Image", image);
    
    namedWindow("Transformed Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Transformed Image", transformedImage);
    
    waitKey(0);
    
    return 0;
}

运行结果

相关推荐
编程小白_正在努力中31 分钟前
神经网络深度解析:从神经元到深度学习的进化之路
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
无风听海1 小时前
神经网络之经验风险最小化
人工智能·深度学习·神经网络
音视频牛哥1 小时前
轻量级RTSP服务的工程化设计与应用:从移动端到边缘设备的实时媒体架构
人工智能·计算机视觉·音视频·音视频开发·rtsp播放器·安卓rtsp服务器·安卓实现ipc功能
该用户已不存在1 小时前
在 Gemini CLI 中使用 Gemini 3 Pro 实操指南
人工智能·ai编程·gemini
东皇太星2 小时前
ResNet (2015)(卷积神经网络)
人工智能·神经网络·cnn
aircrushin2 小时前
TRAE SOLO 中国版,正式发布!AI 编程的 "Solo" 时代来了?
前端·人工智能
Java中文社群2 小时前
保姆级教程:3分钟带你轻松搭建N8N自动化平台!(内附视频)
人工智能·工作流引擎
是Yu欸2 小时前
DevUI MateChat 技术演进:UI 与逻辑解耦的声明式 AI 交互架构
前端·人工智能·ui·ai·前端框架·devui·metachat
我不是QI2 小时前
周志华《机器学习---西瓜书》 一
人工智能·python·机器学习·ai
H***99763 小时前
月之暗面公开强化学习训练加速方法:训练速度暴涨97%,长尾延迟狂降93%
人工智能·深度学习·机器学习