前言

​ 需求： 将一个梯形变为需要的图形，后续需要持续进行映射。让整张图像的所有点位都按照这样的映射关系进行映射。

正文

一、透视变换相关介绍

从名称中可以清楚地看出，透视变换研究是坐标变化之间的关系。这种类型的转换不保留信息的平行度、长度和角度。但它们确实保留了共线性和关联性。这意味着即使在变换之后直线仍将保持直线。

二、补充仿射变换的补充

透视变换和仿射变换都是图像处理中常用的几何变换方法，但它们之间存在一些区别。
透视变换是一种非线性变换，它可以通过调整图像中物体的尺寸和位置关系，使其看起来更符合人眼的视觉感受。透视变换需要至少4个点来确定一个透视变换矩阵。
仿射变换是一种线性变换，它可以通过调整图像中物体的位置、旋转和缩放关系，来实现图像的变换。仿射变换需要至少3个点来确定一个仿射变换矩阵。
因此，透视变换和仿射变换虽然都可以实现图像的变换，但它们的应用场景和变换效果是不同的。透视变换主要用于处理三维场景中的透视投影问题，而仿射变换则更适用于处理二维场景中的平移、旋转和缩放等问题。

三、实验效果图

原图：

效果图：

四、示例代码

def testWarp():
    img = cv2.imread("C:\\Users\\19242\\Desktop\\Image\\Test.png")
    plt.imshow(img[:,:,::-1])
    # plt.show()
    inputPts = np.float32([[407,242],[931,232],[1166,477],[183,477]])
    outputPts= np.float32([[10,10],[310,0],[310,310],[10,310]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(inputPts, outputPts)
    dst = cv2.warpPerspective(img, M, (400,400))
    plt.imshow(dst[:,:,::-1])
    plt.show()


# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    #print_hi('PyCharm')
    testWarp()

参考