将图片的几何空间与真实世界联系起来：计算机视觉中的几何变换（2）

图像几何变换是计算机视觉中一种关键技术，它通过对图像中的像素进行重新排列，将图像的几何空间与真实世界联系起来。与图像增强等操作不同，几何变换不会改变图像的像素值，而是通过修改像素的位置来校正或调整图像的几何形状。

图像几何变换广泛应用于图像处理的各个领域，从图像配准到图像分割。在计算机视觉中，几何变换通常作为图像预处理步骤，为后续的图像分析和识别任务奠定基础。通过消除成像过程中的失真，几何变换可以提高算法的准确性和鲁棒性。

透视变换

透视变换是一种几何变换，它模拟了真实世界中透视投影的效果。透视投影是指三维物体在二维平面上成像的过程，这种投影会产生图像中线条的汇聚或发散。透视变换可以用来校正透视失真，例如矫正建筑物照片中的垂直线或消除远景中的物体缩小效应。

仿射变换

仿射变换是一种更通用的几何变换，它可以实现图像的平移、旋转、缩放和错切。仿射变换广泛应用于图像配准和图像拼接等任务中。通过对图像进行仿射变换，可以将不同视角或位置拍摄的图像对齐到同一个参考系，从而方便后续的图像融合或分析。

应用示例

以下是一些图像几何变换的实际应用示例：

• 图像配准： 将不同来源的图像对齐到同一个参考系，以便进行比较或融合。
• 图像增强： 校正透视失真，提高图像的可读性和美观性。
• 物体识别： 通过将待识别物体与已知模板进行几何变换，实现物体识别和定位。
• 图像合成： 将不同图像进行几何变换并融合，创建新的合成图像或全景图像。
• 图像归一化： 将图像变换到标准尺寸或形状，以便进行后续的处理和分析。

代码示例

以下是使用 OpenCV 库在 Python 中实现透视变换和仿射变换的代码示例：

透视变换：

import cv2

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

# 应用透视变换
warped = cv2.warpPerspective(image, M, (width, height))

仿射变换：

import cv2

# 定义仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)

# 应用仿射变换
warped = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))

结论

图像几何变换是计算机视觉中的基础技术，它可以将图像的几何空间与真实世界联系起来。通过消除失真和调整图像几何形状，几何变换为后续的图像处理和分析任务奠定了坚实的基础。透视变换和仿射变换是图像几何变换中常用的两种变换类型，它们在图像配准、图像增强、物体识别和图像合成等领域有着广泛的应用。