Python:用numpy+OpenCV快速实现矫正图像的功能

透视变换是一个很实用的功能,当用手机去拍证件或者名片时,经常会拍歪,或者有边框。如果你使用过类似“扫描全能王”的软件,你应该知道,他们会自动把证件矫正并除边框,它就是通过透视变换实现的,和numpy中的仿射变换一样。

Python:用numpy+OpenCV快速实现矫正图像的功能
左图为原图,右图为矫正后的图

1.运行环境


2.代码

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('E:\\card2.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
# 原图中书本的四个角点
pts1 = np.float32([[69, 163], [704, 62], [162, 675], [970, 411]])
# 变换后分别在左上、右上、左下、右下四个点
pts2 = np.float32([[0, 1000], [0, 0], [750, 1000], [750, 0]])
# 生成透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
# 进行透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (750, 1000))
plt.subplot(121), plt.imshow(img[:, :, ::-1]), plt.title('input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst[:, :, ::-1]), plt.title('output')
# img[:, :, ::-1]是将BGR转化为RGB
plt.show()

3.解析

Python:用numpy+OpenCV快速实现矫正图像的功能
图中角点坐标需要自己设定

通过锁定书的角点,并设定改变后的角点,来达到矫正图像的目的。坐标原点在图片左上角!

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