仿射变换

opencv提供了函数cv2.getAffineTransform()来创建一个2*3的矩阵，该矩阵传递给cv2.warpAffine()。该函数语法格式为：

retval = cv.getAffineTransform(src, dst)
'''
src：输入图像的三个点坐标
dst：输出图像的三个点坐标
三个点分别对应左上角、右上角、左下角
'''

查看如下放射变换实例：

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread(r'Lena.png', 1)
rows, cols, channels = img.shape
p1 = np.float32([[0,0], [cols-1,0], [0,rows-1]])
p2 = np.float32([[0,rows*0.3], [cols*0.8,rows*0.2], [cols*0.15,rows*0.7]])
M = cv.getAffineTransform(p1, p2)
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols,rows))
cv.imshow('original', img)
cv.imshow('result', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

效果图：

透视变换

上述仿射变换可以将矩形映射成任意平行四边形，各边仍保持平行；而透视变换可以将矩形映射为任意四边形，直线仍保持直线。

由于不再是平行四边形，需提供四个顶点。

透视变换通过函数cv2.warpPerspective()实现，语法为:

dst = cv.warpPerspective(src, M, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]])
'''
dst：透视后的输出图像，dsize决定输出图像大小
src：输入图像
M：3*3变换矩阵
flags：插值方法，默认为INTER_LINEAR
borderMode：边类型，默认为BORDER_CONSTANT
borderValue：边界值，默认为0
'''

透视变换通过函数cv2.getPerspectiveTransform()来生成转换矩阵，需输入输入图像和输出图像的四个顶点的坐标。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread(r'Lena.png', 1)
rows, cols, channels = img.shape
p1 = np.float32([[0,0], [cols-1,0], [0,rows-1], [rows-1,cols-1]])
p2 = np.float32([[0,rows*0.3], [cols*0.8,rows*0.2], [cols*0.15,rows*0.7], [cols*0.8,rows*0.8]])
M = cv.getPerspectiveTransform(p1,p2)
dst = cv.warpPerspective(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('original', img)
cv.imshow('result', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

效果图：