cv2.getPerspectiveTransform パースペクティブ変換

2022-03-01 10:17:30

<スパンはじめに

透視変換とは、画像を新しい表示平面に投影することであり、Projection Mappingとも呼ばれる。図1のように、透視変換ABCはA'B'C'に変換されます。

<スパン機能プロトタイプ

1 cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retval

パラメータの説明

src: ソース画像内の計測したい矩形の4点の座標
sdt: ターゲット画像における矩形の4点座標

ソース画像中の矩形からターゲット画像中の矩形への変換行列を返します．

行列を取得するために役に立つ必要があります

ということは、次のような関数が導かれる。

1 cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst

パラメータは

src: 入力画像
M: 変換行列
dsize: ターゲット画像の形状
flags: 補間方法, 補間方法 INTER_LINEAR または INTER_NEAREST
borderMode: ボーダー補正方法、BORDER_CONSTANT または BORDER_REPLICATE
borderValue: ボーダー補正の大きさ、定数、デフォルトは0

または

1 cv2.perspectiveTransform(src, m[, dst]) → dst

パラメータの説明

src: 入力された2チャンネルまたは3チャンネルの画像
m: 変換行列

返される画像は同じサイズです

区別

<強い

warpPerspectiveは画像に適用される。 perspectiveTransformは点の集合に適用される。

<スパンを使用します。

 1 import cv2 as cv
 2 import numpy as np
 3 img = cv.imread("test/scene2.png",0)
 4 w,h = img.shape
 5 point1 = np.array([[308,230],[500,230],[308,640],[500,640]],dtype = "float32")
 6 point2 = np.array([[308,230],[500,230],[155,30],[835,30]],dtype = "float32")
 7 M = cv.getPerspectiveTransform(point1,point2)
 8 out_img = cv.warpPerspective(img,M,(w,h))
 9 cv.imshow("img",out_img)
10 cv.waitKey(0)

取得元：https://www.cnblogs.com/aoru45/p/9763983.html

cv2.getPerspectiveTransform パースペクティブ変換

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