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这段代码使我的图像正常
kp1, des1 = self._detector.detectAndCompute(static, None)
kp2, des2 = self._detector.detectAndCompute(moving, None)
matches = self._matcher.match(des1, des2)
assert len(matches) >= 4 # for perspective tform
moving_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
static_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
tform, mask = cv2.findHomography(moving_pts, static_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
tform = self._force_translation_only(tform)
matches_mask = mask.ravel().tolist()
matches_image = cv2.drawMatches(static, kp1, moving, kp2, matches, None,
flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS,
matchesMask=matches_mask,
matchColor=(0, 255, 0),)
warped = cv2.warpPerspective(moving, tform, (static.shape[1], static.shape[0]), flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
warped>0
还不够好,因为它不能捕获真正的黑色数据像素。
最佳答案
正如Miki在评论中建议的那样,您可以变形相同大小的白色图像。
但是,正如您指出的那样,扭曲进行了两次。
相反,您可以扭曲4个角并使用cv2.polylines
绘制白色多边形,但是我不确定它比扭曲白色图像更有效。
关于python - 如何在cv2.warp方法中获取扭曲了 “from no where”的像素的蒙版?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62216706/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!