CV — 透视（投影）变换：打开计算机视觉的大门

计算机视觉的基石：透视变换

计算机视觉是计算机科学的一个分支，专注于从图像或视频中提取有意义的信息。而透视变换则是计算机视觉的基础之一，它是一种几何变换，允许我们操纵图像中的物体，并模拟真实世界的透视效果。

当光线从三维物体反射到相机镜头时，由于透镜的形状，物体在图像平面上的投影会发生变形。这种变形称为透视变形。透视变换正是利用这种变形，来调整图像中物体的形状和位置，使其与真实世界中的透视效果相匹配。

透视变换的广泛应用

透视变换在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括：

• 增强现实 ：透视变换可用于将虚拟物体叠加到现实世界中，从而创造出增强现实体验。例如，在购物应用程序中，你可以使用透视变换将虚拟家具叠加到你的房间中，以帮助你做出购买决定。
• 三维建模 ：透视变换可用于从图像或视频中重建三维模型。例如，在机器人领域，机器人可以使用透视变换来构建周围环境的三维地图，以便更好地导航。
• 图像校正 ：透视变换可用于校正因相机透镜畸变而造成的图像失真。例如，在无人机摄影中，透视变换可用于校正由于无人机飞行而造成的图像倾斜。
• 图像拼接 ：透视变换可用于将多张图像拼接成一幅全景图像。例如，在航拍摄影中，透视变换可用于将多张航拍照片拼接成一幅完整的城市全景图。

OpenCV中的透视变换

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中，透视变换是OpenCV中常用的功能之一。

在OpenCV中，可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数来计算透视变换矩阵，然后使用cv2.warpPerspective()函数来应用透视变换。

例如，以下代码展示了如何使用OpenCV进行透视变换：

import cv2

# 定义四点坐标
src_points = np.array([[0, 0], [100, 0], [0, 100], [100, 100]], dtype=np.float32)
dst_points = np.array([[50, 50], [200, 50], [50, 200], [200, 200]], dtype=np.float32)

# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 应用透视变换
image = cv2.imread('image.jpg')
warped_image = cv2.warpPerspective(image, M, (250, 250))

# 显示变换后的图像
cv2.imshow('Warped Image', warped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先定义了四点坐标，然后使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵。接着，使用cv2.warpPerspective()函数将透视变换应用到图像上。最后，显示变换后的图像。

结语

透视变换是计算机视觉领域的一项基本技术，它广泛应用于增强现实、三维建模、图像校正和图像拼接等领域。在OpenCV中，可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数和cv2.warpPerspective()函数来实现透视变换。通过本文，希望你能对透视变换有更深入的了解，并将其应用到你的计算机视觉项目中。