第一篇：图片矫正（油画矫正）
1. 实验原理
图片矫正是图像处理中常见的任务，主要是将存在倾斜或变形的区域调整为一个规则矩形。这通常通过**透视变换（Perspective Transformation）**来实现。
核心原理：
- 透视变换是二维图像的几何变换，用于校正图像中的投影畸变。其实现依赖于 3x3 的单应矩阵 MM。
- OpenCV 提供了两个核心函数：
cv2.getPerspectiveTransform：根据原始点和目标点计算变换矩阵 MM。cv2.warpPerspective：将矩阵 MM 应用到图像上，实现变换。
步骤：
- 选取原始图像中的四个顶点（变形区域）： 手动标记或通过算法自动检测关键点。
- 定义目标图像中的四个点（矩形区域）： 确保矫正后区域为规则矩形。
- 计算变换矩阵并执行矫正操作： 使用上述两个函数完成矫正。
2. 实验代码
以下为具体代码实现：
python
import cv2
import numpy as np
# 加载图片
image = cv2.imread("./heman.png")
# 原始四个顶点坐标（需根据实际图像调整）
points1 = np.float32([[175, 142], [621, 35], [89, 491], [652, 546]])
# 定义目标矩形的四个点
points2 = np.float32([[min(points1[:, 0]), min(points1[:, 1])],
[max(points1[:, 0]), min(points1[:, 1])],
[min(points1[:, 0]), max(points1[:, 1])],
[max(points1[:, 0]), max(points1[:, 1])]])
# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(points1, points2)
# 应用透视变换
image_per = cv2.warpPerspective(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
# 裁剪出精确的矩形区域
image_per_new = image_per[int(points2[0][1]):int(points2[3][1]),
int(points2[0][0]):int(points2[3][0])]
# 显示原始图片与矫正结果
cv2.imshow("image", image)
cv2.imshow("image_per", image_per)
cv2.imshow("image_per_new", image_per_new)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()3. 实验现象
实验结果：
- 矫正前 ：图像中存在一个透视变形的区域（例如倾斜的油画）。
- 矫正后 ：通过透视变换，将该区域校正为规则矩形。
- 切片后：
效果分析：
- 变形区域被准确定位并矫正，边缘得到了平直化处理。
- 矫正后的图像可以用于进一步的图像处理或分析。