使用open—cv进行图片矫正

实验原理

1. 找到原图 和目标图的四个点，获取透视变换矩阵
2. 对图像应用透视变换，实现油画区域的矫正

实验过程

import cv2
import numpy as np

# 读取图片文件
img = cv2.imread('./g.png')

# 定义源图像中的四个角点
points1 = np.float32([
    [174,143],
    [623,37],
    [90,492],
    [656,550]
])

# 根据源图像角点的最小和最大坐标值，定义目标图像中的四个角点
# 这样做是为了将源图像的角点区域变换到目标图像的对应位置
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)

# 应用透视变换到图像上
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 获取油画部分的边界坐标
min_x, min_y = points2.min(axis=0).astype(int)
max_x, max_y = points2.max(axis=0).astype(int)

# 裁剪图像以去除油画以外的空间
cropped_dst = dst[min_y:max_y, min_x:max_x]

# 显示原图
cv2.imshow('img', img)

# 显示裁剪后的图像
cv2.imshow('cropped_dst', cropped_dst)

cv2.waitKey(0)

实验结果

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_65886245/article/details/144433823

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