图像矫正小白指南：从理论到实践的简单实现

一、引言

在日常生活中，使用手机拍全景照片或通过车载摄像头查看倒车影像时，常常会发现画面出现一定程度的变形。例如，建筑物的直线会被拉弯，或者车身轮廓显得不自然。这种现象就是图像畸变，它可能影响美观，甚至在某些情况下对实际应用带来困扰。

图像矫正技术能够有效解决这些问题，还原真实的场景。本博客将通过一个简单的实验，带你了解图像矫正的基本原理与实现过程，帮助初学者快速上手。

二、实验原理

图像矫正的原理是透视变换，下面来介绍一下透视变换的概念。

透视变换是把一个图像投影到一个新的视平面的过程，透视投影是指将三维空间中的物体投影到二维平面上的过程，这个过程会导致物体在图像中出现形变和透视畸变。透视变换可以通过数学模型来校正这种透视畸变，使得图像中的物体看起来更符合我们的直观感受。

三、实验代码

3.1 功能简介

cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)

用于计算透视变换矩阵。给定原始四个点和目标四个点，它计算出一个透视变换矩阵，可以将一个图像从原始视角转换到目标视角。

3.2 参数详解

src:

原始图像中选定的四个点的坐标，类型是一个形状为 (4, 2) 的 numpy 数组，表示原图中的四个角点。

dst：

目标图像中的四个点的坐标，类型是一个形状为 (4, 2) 的 numpy 数组，表示透视变换后映射的四个角点。

3.3 返回值

返回一个 3x3 的透视变换矩阵 `M`，该矩阵用于在后续的 `cv2.warpPerspective` 中进行变换。

3.4 功能简介

cv2.warpPerspective(src, M, dsize, dst=None, flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=None)

用于将图像 `src` 应用透视变换矩阵 `M`，并生成变换后的图像。通过指定输出图像的大小和变换矩阵，可以对图像进行缩放、旋转或其他透视变换。

3.5 参数详解

src:
输入图像，即需要进行透视变换的图像。

M:
透视变换矩阵，通过 `cv2.getPerspectiveTransform` 获得。

dsize:
目标图像的大小 (宽度, 高度)，指定透视变换后图像的输出尺寸。

dst:
可选，输出图像。如果不提供，默认返回一个新的图像。

flags:
插值方法，用于控制图像的像素插值方式。
常用的有：
cv2.INTER_LINEAR: 双线性插值（默认）
cv2.INTER_NEAREST: 最近邻插值
cv2.INTER_CUBIC: 三次插值
cv2.INTER_LANCZOS4: Lanczos 插值

borderMode:
边界模式，用于指定图像变换时的边界处理方式。
常见的选项包括：
cv2.BORDER_CONSTANT: 使用常量边界，常用于填充指定颜色。
cv2.BORDER_REPLICATE: 边界像素复制。
cv2.BORDER_REFLECT: 边界像素反射。
cv2.BORDER_WRAP: 使用环绕边界。

borderValue:
用于 `cv2.BORDER_CONSTANT` 时，设置边界的填充颜色。

3.6 返回值

返回变换后的图像。如果提供了 `dst` 参数，则将变换结果存储在 `dst` 中；如果没有提供，则返回一个新的图像。

3.7 代码实现

将油画矫正：

代码：

import cv2
import numpy as np
# 1、读取一张图片
img = cv2.imread('./youhua.png')

# 2、获取透视变换矩阵
# 原图中的四个点
points1 = np.float32([[175,142],[621,35],[89,491],[652,546]])
# 目标图中的四个点
points2 = np.float32([[min(points1[:,0]), min(points1[:,1])],
                      [max(points1[:,0]), min(points1[:,1])],
                      [min(points1[:,0]), max(points1[:,1])],
                      [max(points1[:,0]), max(points1[:,1])]
                      ])

M = cv2.getPerspectiveTransform(points1,points2)

# 3、透视变换
img_warp = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1],img.shape[0]))



cv2.imshow('image',img)
cv2.imshow('image_warp',img_warp)

cv2.waitKey(0)

四、实验现象