石碣企业网站建设公司,创立公司网站,凡客诚品官网app下载,小米路由HD可以做网站吗什么是透视#xff1f; 透视是一种几何学概念#xff0c;用于描述在三维空间中观察物体时#xff0c;由于视角的不同而产生的变形效果。在现实世界中#xff0c;当我们从不同的角度或位置观察物体时#xff0c;它们会呈现出不同的形状和大小。这种现象被称为透视效果。 透…什么是透视 透视是一种几何学概念用于描述在三维空间中观察物体时由于视角的不同而产生的变形效果。在现实世界中当我们从不同的角度或位置观察物体时它们会呈现出不同的形状和大小。这种现象被称为透视效果。 透视效果主要由以下几个因素造成
远近关系在视野范围内离我们更远的物体看起来较小而离我们更近的物体看起来较大。这是因为我们在观察时远处的物体在视平面上的投影较小。
平行线收敛在透视效果下远离观察者的平行线在视觉上会似乎收敛到一个点被称为消失点。这使得在远处的物体线条会看起来更加趋向于一点。
视角变化观察物体的视角改变物体的形状和大小也会发生变化。例如当我们倾斜或移动头部时看到的物体会有不同的形态。
透视效果在绘画、摄影、计算机图形学等领域都起着重要的作用。在绘画中艺术家通常使用透视来创造真实感和深度感。在摄影中摄影师可以利用透视来拍摄令人惊叹的远景和近景照片。在计算机图形学中透视是渲染真实感图像的重要技术之一。
在图像处理中透视变换是一种将图像投影到一个新的视角或平面的方法以实现校正透视畸变、改变图像视角等目的。通过透视变换可以将图像中的内容按照一定的规则进行调整从而达到所需的效果。
opencv 透视的应用场景
OpenCV中透视变换的应用场景非常广泛它可以在许多不同的领域和任务中发挥重要作用。以下是一些使用OpenCV透视变换的常见应用场景
图像校正与纠正 透视变换可以用于校正图像中的透视畸变例如摄像头拍摄的倾斜建筑物或文档图像。通过找到正确的透视变换矩阵可以将图像变换为在平面上正常显示的形式。图像拼接与全景图像 在全景图像拼接中透视变换用于将多个图像对齐并拼接成一个更大的全景图像。通过透视变换可以校正相机的视角以便拼接后的图像具有连贯的视觉效果。车道线检测与车道保持 在自动驾驶或驾驶辅助系统中透视变换可用于检测车道线并保持车辆在车道中心行驶。通过将图像转换为鸟瞰视角车道线在图像中将呈现为直线便于车道线检测算法的实现。物体检测与识别 在计算机视觉中透视变换可以用于改变图像的视角从而便于对物体进行检测和识别。例如通过将图像转换为俯视视角可以更容易地检测和跟踪行人或车辆。视频稳定与追踪 在视频稳定和目标追踪中透视变换可用于稳定视频或将目标区域转换到固定视角以便进行更稳健的跟踪。增强现实 (AR) 应用 在AR应用中透视变换可以用于将虚拟对象与真实世界中的物体进行融合从而实现更真实的增强现实体验。文档扫描与识别 在文档扫描与识别应用中透视变换可用于校正文档图像中的透视畸变从而确保文本和图像的水平和垂直对齐。
这些只是OpenCV透视变换的一些常见应用场景实际上透视变换在计算机视觉和图像处理中有着广泛的应用帮助我们解决各种复杂的视觉任务。
透视变换通过函数 cv2.warpPerspective()实现该函数的语法是
dst cv2.warpPerspective( src, M, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]] )式中 dst 代表透视处理后的输出图像该图像和原始图像具有相同的类型。dsize 决定输出图 像的实际大小。 src 代表要透视的图像。 M 代表一个 3×3 的变换矩阵。 dsize 代表输出图像的尺寸大小。 flags 代表插值方法默认为 INTER_LINEAR。当该值为 WARP_INVERSE_MAP 时 意味着 M 是逆变换类型能实现从目标图像 dst 到原始图像 src 的逆变换。具体可选值 参见表 5-1。 borderMode 代表边类型 默认为 BORDER_CONSTANT 。 当 该值为 BORDER_ TRANSPARENT 时意味着目标图像内的值不做改变这些值对应原始图像内的异常值。
borderValue 代表边界值默认是 0。 与仿射变换一样同样可以使用一个函数来生成函数 cv2.warpPerspective()所使用的转换矩阵。
该函数是 cv2.getPerspectiveTransform()其语法格式为
retval cv2.getPerspectiveTransform( src, dst )式中 src 代表输入图像的四个顶点的坐标。 dst 代表输出图像的四个顶点的坐标。
需要注意的是 src 参数和 dst 参数是包含四个点的数组与仿射变换函数 cv2.getAffineTransform() 中的三个点是不同的。实际使用中我们可以根据需要控制 src 中的四 个点映射到 dst 中的四个点。
实验完成图像透视
import cv2
import numpy as np
imgcv2.imread(demo.bmp)
rows,colsimg.shape[:2]
print(rows,cols)
pts1 np.float32([[150,50],[400,50],[60,450],[310,450]])
pts2 np.float32([[50,50],[rows-50,50],[50,cols-50],[rows-50,cols-50]])
Mcv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dstcv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
cv2.imshow(img,img)
cv2.imshow(dst,dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()指定原始图像中平行四边形的四个顶点 pts1指定目标图像中矩形的四个顶点 pts2使用 Mcv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)生成转换矩阵 M。接下来使用语句 dstcv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))完成从平行四边形到矩形的转换。
运行效果 实验原图
