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我正在使用 OpenCV+Python+Numpy,我在图像中有三个点,我知道这些点的确切位置。
(P1, P2);
N1
pts1=np.float32([[867,652],[1020,580],[1206,666],[1057,757]])
pts2=np.float32([[700,732],[869,754],[906,916],[712,906]])
matrix=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
result=cv2.warpPerspective(Image1,matrix,(1920,1080))
cv2.imshow('Image',Image1) cv2.imshow('Tran',result)
最佳答案
很简单,你可以在文档中查看 warpPerspective
作品。要转换点的位置,您可以使用以下转换:
在哪里 [x, y]
是原点,M
是你的透视矩阵
在 python 中实现这一点,您可以使用以下代码:
p = (50,100) # your original point
px = (matrix[0][0]*p[0] + matrix[0][1]*p[1] + matrix[0][2]) / ((matrix[2][0]*p[0] + matrix[2][1]*p[1] + matrix[2][2]))
py = (matrix[1][0]*p[0] + matrix[1][1]*p[1] + matrix[1][2]) / ((matrix[2][0]*p[0] + matrix[2][1]*p[1] + matrix[2][2]))
p_after = (int(px), int(py)) # after transformation
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# load the image, clone it for output, and then convert it to grayscale
image = cv2.imread('sample.png')
pts1=np.float32([[867,652],[1020,580],[1206,666],[1057,757]])
pts2=np.float32([[700,732],[869,754],[906,916],[712,906]])
matrix=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
# Draw the point
p = (50,100)
cv2.circle(image,p, 20, (255,0,0), -1)
# Put in perspective
result=cv2.warpPerspective(image,matrix,(1500,800))
# Show images
plt.imshow(image)
plt.title('Original')
plt.show()
plt.imshow(result)
plt.title('Distorced')
plt.show()
# Here you can transform your point
p = (50,100)
px = (matrix[0][0]*p[0] + matrix[0][1]*p[1] + matrix[0][2]) / ((matrix[2][0]*p[0] + matrix[2][1]*p[1] + matrix[2][2]))
py = (matrix[1][0]*p[0] + matrix[1][1]*p[1] + matrix[1][2]) / ((matrix[2][0]*p[0] + matrix[2][1]*p[1] + matrix[2][2]))
p_after = (int(px), int(py))
# Draw the new point
cv2.circle(result,p_after, 20, (0,0,255), 12)
# Show the result
plt.imshow(result)
plt.title('Predicted position of your point in blue')
plt.show()
关于python - 如何确定透视变换后点在新图像平面中的位置?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57399915/
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