- 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:
dst ( x , y ) = src ( M 11 x + M 12 y + M 13 M 31 x + M 32 y + M 33 , M 21 x + M 22 y + M 23 M 31 x + M 32 y + M 33 ) \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 ) dst(x,y)=src(M31x+M32y+M33M11x+M12y+M13,M31x+M32y+M33M21x+M22y+M23)
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;
}