import cv2
import numpy as np
import pylab as plt
if __name__ == '__main__':
# 读取原始图像
im_src = cv2.imread('images/build.jpeg')
h, w, c = im_src.shape
# 原始图像中物体的四个顶点的信息
pts_src = np.array([(0, 0), (640, 0), (0, 520), (640, 520)], dtype="float32")
# 目标物体中的物体的四个顶点信息
pts_dst = np.array([(265, 30), (796, 99), (100, 473), (932, 373)], dtype="float32")
# 是一个3x3的矩阵,根据对应的两个点,计算出变换矩阵,由此将原始图像进行转换。
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts_src, pts_dst)
print(M.shape)
print(M)
# 基于单应性矩阵,将原始图像转换成目标图像
im_out = cv2.warpPerspective(im_src, M, (w, h))
plt.figure()
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(im_src[:, :, ::-1]), plt.title('src')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(im_out[:, :, ::-1]), plt.title('out')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show() # show dst
【opencv学习】透视变换矩阵
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/qq_29367075/article/details/123167368
今日推荐
周排行