OpenCV几何图像变换（10）透视变换函数warpPerspective()的使用

news2024/11/17 9:38:09

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

warpPerspective 函数使用指定的矩阵对源图像进行透视变换：
$\texttt{dst} (x,y) = \texttt{src} \left ( \frac{M_{11} x + M_{12} y + M_{13}}{M_{31} x + M_{32} y + M_{33}} , \frac{M_{21} x + M_{22} y + M_{23}}{M_{31} x + M_{32} y + M_{33}} \right )$
当设置了标志 WARP_INVERSE_MAP 时。否则，先使用 invert 函数对变换进行反转，然后将反转后的矩阵放入上述公式中代替 M。
该函数不能原地操作。

warpPerspective函数用于应用透视变换到图像上。透视变换是一种更为复杂的变换，它可以实现图像的倾斜和扭曲，通常用于模拟三维空间中的视角变化。透视变换需要一个3x3的变换矩阵，该矩阵可以由四对匹配的点（源图像中的四个点和目标图像中的四个点）计算得出。

函数原型

void cv::warpPerspective	
(
	InputArray 	src,
	OutputArray 	dst,
	InputArray 	M,
	Size 	dsize,
	int 	flags = INTER_LINEAR,
	int 	borderMode = BORDER_CONSTANT,
	const Scalar & 	borderValue = Scalar() 
)

参数

参数src 输入图像。
参数dst 输出图像，它具有 dsize 的大小和与 src 相同的类型。
参数M 3×3的变换矩阵。
参数dsize 输出图像的大小。
参数flags 插值方法的组合（INTER_LINEAR 或 INTER_NEAREST）和可选标志 WARP_INVERSE_MAP，该标志表示 M 是逆变换（dst→src）。
参数borderMode 像素外推方法（BORDER_CONSTANT 或 BORDER_REPLICATE）。
参数borderValue 在存在常数边界时所使用的值；默认情况下，它是 0。

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/fruit_small.jpg", IMREAD_COLOR);
    
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not open or find the image." << std::endl;
        return -1;
    }
    
    // 定义源图像和目标图像的四个角点
    Point2f srcPoints[4] = {Point2f(0, 0), Point2f(image.cols - 1, 0), Point2f(image.cols - 1, image.rows - 1), Point2f(0, image.rows - 1)};
    Point2f dstPoints[4] = {Point2f(0, 0), Point2f(image.cols - 1, 0), Point2f(image.cols - 100, image.rows - 100), Point2f(100, image.rows - 100)};
    
    // 设置输出图像的大小
    Size dsize(image.cols, image.rows);
    
    // 计算透视变换矩阵
    Mat perspectiveMatrix = getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
    
    // 创建输出图像
    Mat transformedImage;
    
    // 应用透视变换
    warpPerspective(image, transformedImage, perspectiveMatrix, dsize, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));
    
    // 显示结果
    namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Original Image", image);
    
    namedWindow("Transformed Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Transformed Image", transformedImage);
    
    waitKey(0);
    
    return 0;
}