透视投影
三维计算机图形学中另外一种重要的变换是透视投影。与平行投影沿着平行线将物体投影到图像平面上不同,透视投影按照从投影中心这一点发出的直线将物体投影到图像平面。这就意味着距离投影中心越远投影越小,距离越近投影越大。
最简单的透视投影将投影中心作为坐标原点,z = 1 作为图像平面,这样投影变换为 ; ,用齐次坐标表示为:
(这个乘法的计算结果是 = 。)
在进行乘法计算之后,通常齐次元素 wc 并不为 1,所以为了映射回真实平面需要进行齐次除法,即每个元素都除以 wc:
更加复杂的透视投影可以是与旋转、缩放、平移、切变等组合在一起对图像进行变换。
在python中调用opencv,用下面函数完成透视投影
transform_matrix=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst) print transform_matrix #透射变换完成变形 newimg=cv2.warpPerspective(img,transform_matrix,(w,h)) cv2.imshow(‘preview‘,newimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
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WarpPerspective
对图像进行透视变换
void cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );
- src
- 输入图像.
- dst
- 输出图像.
- map_matrix
- 3×3 变换矩阵
- flags
- 插值方法和以下开关选项的组合:
- CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有缩小图像的象素。如果部分象素落在输入图像的边界外,那么它们的值设定为 fillval.
- CV_WARP_INVERSE_MAP - 指定 matrix 是输出图像到输入图像的反变换,因此可以直接用来做象素插值。否则, 函数从 map_matrix 得到反变换。
- fillval
- 用来填充边界外面的值
-
- Python: cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst
- C: void cvWarpPerspective(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat*map_matrix, int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalarfillval=cvScalarAll(0) )
Parameters: - src – input image.
- dst – output image that has the size dsize and the same type assrc .
- M – transformation matrix.
- dsize – size of the output image.
- flags – combination of interpolation methods (INTER_LINEAR orINTER_NEAREST) and the optional flag WARP_INVERSE_MAP, that setsM as the inverse transformation ( ).
- borderMode – pixel extrapolation method (BORDER_CONSTANT orBORDER_REPLICATE).
- borderValue – value used in case of a constant border; by default, it equals 0.
The function warpPerspective transforms the source image using the specified matrix:
GetPerspectiveTransform
由四边形的4个点计算透射变换
CvMat* cvGetPerspectiveTransform( const CvPoint2D32f* src, const CvPoint2D32f* dst, CvMat* map_matrix ); #define cvWarpPerspectiveQMatrix cvGetPerspectiveTransform
- src
- 输入图像的四边形顶点坐标。
- dst
- 输出图像的相应的四边形顶点坐标。
- map_matrix
- 指向3×3输出矩阵的指针。
函数cvGetPerspectiveTransform计算满足以下关系的透射变换矩阵:
这里,dst(i) = (x‘i,y‘i),src(i) = (xi,yi),i = 0..3.