VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换

最近闲着跟着油管博主murtazahassan,学习了一下LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision,对应的Github源代码地址为:Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours

视频里面讲到到原图中的扑克牌四个顶点标记画圆,并且将扑克牌K做透视变换后摆正重新显示,资源图像文件cards.png下载地址为:https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours/tree/main/Resources
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++

什么是透视变换

从名称中可以清楚地看出,透视变换与视点的变化相关。这种类型的转换不保留平行度、长度和角度。但它们确实保留了共线性和关联性。这意味着即使在变换之后直线仍将保持直线。

一般来说,透视变换可以表示为:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++
上面是透视变换的数学形式,说白了就是对图像中的某个区域做处理。
这里,(x’,y’)是变换点,而(x,y)是输入点。变换矩阵 (M) 可以看作是以下的组合:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++
对于仿射变换,投影向量等于0。因此,仿射变换可以被认为是透视变换的特例。

由于变换矩阵(M)由8个常数(自由度)定义,因此为了找到这个矩阵,我们首先在输入图像中选择4个点,然后根据用途将这4个点映射到未知输出图像中的所需位置-case(这样我们将有 8 个方程和 8 个未知数,并且可以很容易地求解)。

一旦计算出变换矩阵,我们就将透视变换应用于整个输入图像以获得最终的变换图像。让我们看看如何使用 OpenCV 来做到这一点。
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++

VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++

OpenCV中的透视变换相关函数getPerspectiveTransform和warpPerspective

透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping)。如图1,通过透视变换ABC变换到A’B’C’。透视变换是计算图像学和线性代数中的一个常用概念。
在视角转换中,我们可以改变给定图像或视频的视角,以便更好地洞察所需信息。在透视变换中,我们需要提供图像上想要通过改变透视来收集信息的点。我们还需要提供要在其中显示图像的点。然后,我们从给定的两组点获得透视变换并将其与原始图像包裹起来。

我们使用 getPerspectiveTransform, 然后使用 warpPerspective 函数,其中 getPerspectiveTransform它将 4 对对应点作为输入并输出变换矩阵,计算出变换矩阵 (M) 后,将其传递给 warpPerspective() 函数,该函数将透视变换应用于图像。

getPerspectiveTransform的函数有两种重载形式,其中一个函数原型如下:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++
getPerspectiveTransform重载函数原型2为:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++
warpPerspective 函数原型为:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++

首先使用Windows电脑自带默认的画图工具打开cards.png原图,通过移动鼠标到扑克牌K的左上、右上、左下、右下角,在左下角即可查看图像某点的像素坐标,如下图所示:

VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++
可以看到K的左上角坐标为:{529, 144}
用同样的方法,依次获取K的右上、左下、右下角坐标,分别为:{771,190}、{405,395}、{674,457}

实现代码

1、根据原图,以及卡片K的位置,获取对应的透视变换矩阵
2、 对原图中的卡片K根据透视变化矩阵进行转换,得到目标图像imgWarp
3、在原图K的四个顶点位置处画一个圆,半径为10像素,颜色为红色
4、显示原图和目标图像K
我们要将扑克牌K进行透视变换摆正,类似下图的转换,以获得图像的自上而下的“鸟瞰图”。:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++

实现代码如下:

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

///  Warp Images  //

int main()
{

	string path = "Resources/cards.jpg";
	Mat img = imread(path);	// 读取原图
	Mat matrix, imgWarp;
	float w = 250, h = 350;	// 目标图像的宽度和高度

	Point2f src[4] = { {529,144},{771,190},{405,395},{674,457} };	// 扑克牌K的四个顶点坐标,分别为左上、右上、左下、右下角坐标
	Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} };		// 目标输出图像imgWarp的四个顶点坐标

	matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);	// 根据原图和目标图,获取对应透视变换的转换矩阵
	warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h));	// 对原图中的卡片K根据透视变化矩阵进行转换,得到目标图像imgWarp

	// 在原图K的四个顶点位置处画一个圆,半径为10像素,颜色为红色
	for (int i = 0; i < 4; i++)
	{
		circle(img, src[i], 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);
	}

	imshow("Image", img);			// 显示原图
	imshow("Image Warp", imgWarp);	// 显示目标图像K
	waitKey(0); // 永久等待直到用户按下键盘中的键,则退出程序

	return 0;
}

运行结果

在VS2017中运行结果如下图所示:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++

对原图中的扑克片K、J、9、Q依次做透视变化并输出

接下来,我们参照上面扑克牌K的处理方法,可以依次对原图中的扑克牌J、9、Q做类似的处理,代码如下图所示:

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

///  Warp Images  //

int main()
{

	string path = "Resources/cards.jpg";
	Mat img = imread(path);
	Mat matrix, imgWarpK;
	Mat matrixJ, imgWarpJ;
	Mat matrix9, imgWarp9;
	Mat matrixQ, imgWarpQ;
	float w = 250, h = 350;	// 目标卡片显示的宽度和高度

	// 1.处理卡片K
	// 分别对应扑克牌K的左上、右上、左下、右下角的坐标
	Point2f src[4] = { {529,144},{771,190},{405,395},{674,457} };	// 源图像中K卡片对应的四边形顶点的坐标。
	Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} };		// 目标图像中K卡片对应的四边形顶点的坐标。

	// 获取透视变换矩阵
	matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);
	warpPerspective(img, imgWarpK, matrix, Point(w, h));

	// 在原图K的四个顶点处画圆
	for (int i = 0; i < 4; i++)
	{
		circle(img, src[i], 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);
	}

	// 2.处理卡片J
	// 分别对应扑克牌J的左上、右上、左下、右下角的坐标
	Point2f srcOfJCard[4] = { {776, 108}, {1018, 85}, {849, 358}, {1116, 331} };
	Point2f destOfJCard[4] = { {0.0f, 0.0f}, {w, 0.0f}, {0.0f, h}, {w, h} };

	// 获取卡片J的透视变化矩阵
	matrixJ = getPerspectiveTransform(srcOfJCard, destOfJCard);
	warpPerspective(img, imgWarpJ, matrixJ, Point(w, h));

	// 在原图J的四个顶点画圆
	for (int i = 0; i < 4; i++) {
		circle(img, srcOfJCard[i], 10, Scalar(255, 0, 0), FILLED);
	}

	// 3.处理卡片9
	// 分别对应扑克牌9的左上、右上、左下、右下角的坐标
	Point2f srcOf9Card[4] = { {743, 383}, {1023, 438}, {646, 710}, {962, 781} };
	Point2f destOf9Card[4] = { {0.0f, 0.0f}, {w, 0.0f}, {0.0f, h}, {w, h} };

	// 获取卡片9的透视变化矩阵
	matrix9 = getPerspectiveTransform(srcOf9Card, destOf9Card);
	warpPerspective(img, imgWarp9, matrix9, Point(w, h));

	// 在原图9的四个顶点画圆
	for (int i = 0; i < 4; i++) {
		circle(img, srcOf9Card[i], 10, Scalar(0, 255, 0), FILLED);
	}

	// 4.处理卡片Q
	// 分别对应扑克牌Q的左上、右上、左下、右下角的坐标
	Point2f srcOfQCard[4] = { {64, 326}, {339, 279}, {91, 636}, {401, 573} };
	Point2f destOfQCard[4] = { {0.0f, 0.0f}, {w, 0.0f}, {0.0f, h}, {w, h} };

	// 获取卡片Q的透视变化矩阵
	matrixQ = getPerspectiveTransform(srcOfQCard, destOfQCard);
	warpPerspective(img, imgWarpQ, matrixQ, Point(w, h));

	// 在原图Q的四个顶点画圆
	for (int i = 0; i < 4; i++) {
		circle(img, srcOfQCard[i], 10, Scalar(0, 255, 0), FILLED);
	}


	imshow("Image", img);			// 显示原图
	imshow("Warp K", imgWarpK);		// 显示经透视变化后的卡片K,宽度为250,高度为350
	imshow("Warp J", imgWarpJ);		// 显示经透视变化后的卡片J,宽度为250,高度为350
	imshow("Warp 9", imgWarp9);		// 显示经透视变化后的卡片9,宽度为250,高度为350
	imshow("Warp Q", imgWarpQ);     // 显示经透视变化后的卡片Q,宽度为250,高度为350

	waitKey(0);	// 无限期的等待键盘输入


	return 0;
}

对应的运行结果如下图所示:
VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换,opencv,计算机视觉,c++文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-798644.html

参考资料

  • Perspective Transformation – Python OpenCV
  • TAG ARCHIVES: CV2.GETPERSPECTIVETRANSFORM()
  • LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision
  • murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours
  • OpenCV官网
  • OpenCV-Get Started
  • OpenCV Github仓库源代码
  • OpenCV tutorial
  • Warp Images
  • https://docs.opencv.org/4.x/da/d54/group__imgproc__transform.html

到了这里,关于VC++中使用OpenCV对原图像中的四边形区域做透视变换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 等参元:平面四节点四边形等参元的刚度矩阵的计算

    如图为一个平面3节点四边形等参元, 采用 4 点高斯积分计算该单元刚度矩阵。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------------------------------------------------------------------ [1有限元基础教程-曾攀 

    2024年02月11日
    浏览(36)
  • 石子合并一章通(环形石子合并,四边形不等式,GarsiaWachs算法)(内附封面)

    在一个圆形操场的四周摆放 N N N 堆石子,现要将石子有次序地合并成一堆,规定每次只能选相邻的 2 2 2 堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分。 试设计出一个算法,计算出将 N N N 堆石子合并成 1 1 1 堆的最小得分和最大得分。 数据的第 1 1 1 行是正

    2024年02月14日
    浏览(28)
  • OpenCV数字图像处理——检测出图像中的几何形状并测量出边长、直径、内角

    在传统的自动化生产尺寸测量中,常用的方法是利用卡尺或千分尺对被测工件的某个参数进行多次测量,并取这些测量值的平均值。然而,这些传统的检测设备或手动测量方法存在着一些问题:测量精度不高、测量速度缓慢,以及测量数据无法及时处理等。这些局限性导致无

    2024年02月04日
    浏览(29)
  • VC++中使用OpenCV进行人脸检测

    对于上面的图像,如何使用OpenCV进行人脸检测呢? 使用OpenCV进行人脸检测十分简单,OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序, objectDetection.py 代码如下: 所在目录为D:env_buildopencv4.9.0opencvsourcessamplespythontutorial_codeobjectDetectioncascade_classifierobjectDetection.py 人脸识别可以

    2024年02月21日
    浏览(32)
  • VC++中使用OpenCV进行颜色检测

    在VC++中使用OpenCV进行颜色检测非常简单,首选读取一张彩色图像,并调用函数 cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 函数将原图img转换成HSV图像imgHSV,再设置好HSV三个分量的上限和下限值,调用 inRange 函数 inRange(imgHSV, lower, upper, mask); 将HSV色彩图像转换成掩码图,掩码图中只有黑白二

    2024年01月21日
    浏览(28)
  • opencv 之 外接多边形(矩形、圆、三角形、椭圆、多边形)使用详解

    本文主要讲述opencv中的外接多边形的使用: 多边形近似 外接矩形、最小外接矩形 最小外接圆 外接三角形 椭圆拟合 凸包 将重点讲述最小外接矩形的使用 给一个opencv官方的例程: 过程图像如下: 椭圆拟合一般用于轮廓提取之后: 凸包绘制 计算两个旋转矩形交集: C++版的最

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • 使用OpenCV的函数polylines()绘制多条相连的线段和多边形;使用函数fillPoly()绘制带填充效果的多边形

    函数polylines()可用来根据点集绘制多条相连的线段,也可用来绘制多边形。 函数polylines()有两种原型,这里只向大家介绍比较常用的那种原型。 函数polylines()的C++原型如下: 函数polylines()的Python原型如下: 函数polylines()的参数意义如下: img—绘制的多条相连线段或多边形所在

    2024年02月04日
    浏览(41)
  • [C++] opencv - approxPolyDP(多边形拟合)函数介绍和使用场景

    OpenCV中的 approxPolyDP() 函数用于对形状进行逼近,以减少多边形的顶点数,可以用于对图像轮廓点进行多边形拟合。 函数原型如下: 其中, curve 是输入的点集,类型为 InputArray, 可以是 Mat 、 vectorPoint 等; approxCurve是输出的点集,类型为 OutputArray, 也是 Mat 类型; epsilon 是精

    2024年03月14日
    浏览(43)
  • [C++] opencv - fillPoly(填充多边形)函数介绍和使用场景

    fillPoly() 函数是OpenCV中用于绘制填充多边形的函数。函数原型如下: fillPoly() 函数适用于需要绘制填充多边形的场景,例如在图像上绘制一个封闭的图形、制作一个简单的遮罩等。   fillPoly() 函数是OpenCV中用于绘制填充多边形的函数。可以用来绘制实心三角形,实心矩形,实

    2024年02月19日
    浏览(32)
  • VC++中使用OpenCV读取图像、读取本地视频、读取摄像头并实时显示

    最近闲着跟着油管博主murtazahassan,学习了一下LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision,对应的Github源代码地址为:Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours OpenCV是一个开源的计算机视觉库,其官网地址为:https://opencv.org/,对应Github源码地址为:https://github.com/opencv/opencv,目前来说

    2024年01月17日
    浏览(38)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包