Numpy Python Open CV perspectiveTransform()介绍

在本文中，我们将介绍Numpy Python Open CV perspectiveTransform()函数，该函数是使用Python编写的一个非常有用的数学工具函数。通过本文的介绍和示例，您将了解perspectiveTransform()函数的用途、使用方法和注意事项。

阅读更多：Numpy 教程

perspectiveTransform()函数的用途

perspectiveTransform()函数可以将三维空间中的一个点转换为另一个三维空间中的点。主要用于在图像处理和计算机视觉中进行仿射变换、透视变换和非线性变换等操作。通过该函数，可以计算一个二维平面的变换矩阵，并将其应用到一个二维点集上，从而生成一个新的点集。

perspectiveTransform()函数的使用方法

perspectiveTransform()函数是通过在Python中编写的Open CV库中调用的。在调用该函数之前，需要将要进行变换的点集存储在一个numpy数组中。该数组需要定义为Nx1x2的形式，其中N是点的个数，1是数组的通道数，2是每个点的坐标数。

下面是perspectiveTransform()函数的语法：

cv2.perspectiveTransform(src, M)

参数说明：

src：要进行变换的点集，存储在一个numpy数组中。
M：一个3×3的浮点数列表，表示变换矩阵。

返回值：

dst：变换后的点集，存储在一个numpy数组中。

下面是perspectiveTransform()函数的一个示例：

import numpy as np
import cv2

src = np.array([[[0,0]],[[0,10]],[[10,10]],[[10,0]]], dtype=np.float32)
M = cv2.getAffineTransform(src, np.array([[[0,0]],[[0,10]],[[10,10]]], dtype=np.float32))
dst = cv2.perspectiveTransform(src,M)

print(dst)

在这个示例中，我们首先定义了一个numpy数组src，该数组存储了四个点的坐标。接下来，我们通过调用cv2.getAffineTransform()函数计算了一个仿射变换矩阵M。最后，我们使用perspectiveTransform()函数将src数组中的四个点进行变换，并将变换后的点存储在一个新的数组dst中。最后，我们打印了dst数组，以查看变换后的点的坐标。