# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import sys img = cv2.imread('test.jpg')
# cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围
img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, 0)
w, h = img.shape[0:2] anglex = 0
angley = 30
anglez = 0 # 是旋转
fov = 42
r = 0 def rad(x):
return x * np.pi / 180 def get_warpR():
global anglex,angley,anglez,fov,w,h,r
# 镜头与图像间的距离,21为半可视角,算z的距离是为了保证在此可视角度下恰好显示整幅图像
z = np.sqrt(w ** 2 + h ** 2) / 2 / np.tan(rad(fov / 2))
# 齐次变换矩阵
rx = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, np.cos(rad(anglex)), -np.sin(rad(anglex)), 0],
[0, -np.sin(rad(anglex)), np.cos(rad(anglex)), 0, ],
[0, 0, 0, 1]], np.float32) ry = np.array([[np.cos(rad(angley)), 0, np.sin(rad(angley)), 0],
[0, 1, 0, 0],
[-np.sin(rad(angley)), 0, np.cos(rad(angley)), 0, ],
[0, 0, 0, 1]], np.float32) rz = np.array([[np.cos(rad(anglez)), np.sin(rad(anglez)), 0, 0],
[-np.sin(rad(anglez)), np.cos(rad(anglez)), 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]], np.float32) r = rx.dot(ry).dot(rz) # 四对点的生成
pcenter = np.array([h / 2, w / 2, 0, 0], np.float32) p1 = np.array([0, 0, 0, 0], np.float32) - pcenter
p2 = np.array([w, 0, 0, 0], np.float32) - pcenter
p3 = np.array([0, h, 0, 0], np.float32) - pcenter
p4 = np.array([w, h, 0, 0], np.float32) - pcenter dst1 = r.dot(p1)
dst2 = r.dot(p2)
dst3 = r.dot(p3)
dst4 = r.dot(p4) list_dst = [dst1, dst2, dst3, dst4] org = np.array([[0, 0],
[w, 0],
[0, h],
[w, h]], np.float32) dst = np.zeros((4, 2), np.float32) # 投影至成像平面
for i in range(4):
dst[i, 0] = list_dst[i][0] * z / (z - list_dst[i][2]) + pcenter[0]
dst[i, 1] = list_dst[i][1] * z / (z - list_dst[i][2]) + pcenter[1] warpR = cv2.getPerspectiveTransform(org, dst)
return warpR def control():
global anglex,angley,anglez,fov,r # 键盘控制
if 27 == c: # Esc quit
sys.exit()
if c == ord('w'):
anglex += 1
if c == ord('s'):
anglex -= 1
if c == ord('a'):
angley += 1
print(angley)
# dx=0
if c == ord('d'):
angley -= 1
if c == ord('u'):
anglez += 1
if c == ord('p'):
anglez -= 1
if c == ord('t'):
fov += 1
if c == ord('r'):
fov -= 1
if c == ord(' '):
anglex = angley = anglez = 0
if c == ord('e'):
print("======================================")
print('Rotation Matrix:')
print(r)
print('angle alpha(anglex):')
print(anglex)
print('angle beta(angley):')
print(angley)
print('dz(anglez):')
print(anglez) while True: warpR = get_warpR() result = cv2.warpPerspective(img, warpR, (h, w))
cv2.namedWindow('result',2)
cv2.imshow("result", result)
c = cv2.waitKey(30)
control() cv2.destroyAllWindows()

运行效果:

控制:

  • s控制垂直方向上的形变
  • a和d控制水平方向上的行变
  • u和p控制角度旋转
  • e 输出当前旋转矩阵参数

Opencv-Python 图像透视变换cv2.warpPerspective的更多相关文章

  1. opencv python 图像二值化/简单阈值化/大津阈值法

    pip install matplotlib 1简单的阈值化 cv2.threshold第一个参数是源图像,它应该是灰度图像. 第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值, 第三个参数是maxVal,它表 ...

  2. 11、OpenCV Python 图像金字塔

    __author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 高斯金字塔 #金字塔 原理 ==> 高斯模糊+ 降采样 #金 ...

  3. 10、OpenCV Python 图像二值化

    __author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)---------- ...

  4. 8、OpenCV Python 图像直方图

    __author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pl ...

  5. 1、OpenCV Python 图像加载和保存

    __author__ = "WSX" import cv2 as cv # 这里的文件是图片或者视频 def Save_File( image ): cv.imwrite(&quo ...

  6. opencv+python 添加文字 cv2.putText

    import cv2 img = cv2.imread('E:\\usb_test\\example\\yolov3\\rknn_emotion\\test_images\\llj5.jpg') fo ...

  7. 12、OpenCV Python 图像梯度

    __author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def lapalian_demo(image): #拉普拉斯算子 # ...

  8. 2、OpenCV Python 图像属性获取

    __author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread("1.JPG" ...

  9. 机器学习进阶-案例实战-图像全景拼接-图像全景拼接(RANSCA) 1.sift.detectAndComputer(获得sift图像关键点) 2.cv2.findHomography(计算单应性矩阵H) 3.cv2.warpPerspective(获得单应性变化后的图像) 4.cv2.line(对关键点位置进行连线画图)

    1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kp ...

随机推荐

  1. Node.js的环境搭建

    Node.js 可以理解为服务端的JavaScript.是基于Chrome JavaScript 运行时的一个平台. 是一个事件驱动I/O,基于Google V8 引擎,执行起来速度特别快,性能非常好 ...

  2. SVN 多分支管理

    SVN 新建时可以选择性的建立三个文件夹 trunk            一般作为主开发的地方 branches       一般作为从trunk Copy过去的代码,形成分支 tags       ...

  3. POJ - 题解sol[暂停更新]

    初期:一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) poj1753 话说我用高斯消元过了这题... poj2965 巧了,用高斯消元01矩阵更快(l o l). (2)贪心(poj ...

  4. hive top n

    hive 中窗口函数row_number,rank,dense_ran,ntile分析函数的用法 hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派 ...

  5. js实现页面与页面之间传值的几种方法优劣

    1. cookie 传值, 缺点: cookie储存是需要服务器支持的,本地直接运行静态文件是实现不了的 <script> //添加 cookie function cp_add_cook ...

  6. 把旧系统迁移到.Net Core 2.0 日记(9) -- T4 Template

    想着用T4 Template 自动生成代码,省了功夫. 发现T4 Template 挺笨的. 我开始这样写是会报错的  <#  var modualName = "CRM"  ...

  7. zabbix3.4.7集成grafana详细步骤

    打开官方网站下载grafana并安装 wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.0.4-1. ...

  8. 模块化&os&sys

    syspath python 使用import模块调用的优先级是根据sys.path路径来的,此变量中位置在列表中的先后顺序来调用,如果先找到对应的模块,则先调用此模块. import sys pri ...

  9. 【资料搜集】Python学习

    python学习手册 | 演道网 http://dev.go2live.cn/python/python%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%89%8b%e5%86%8c.html

  10. JavaScript -基础- 变量、常量

    一.变量 <script> var a=1 var b=3 var a= 1;   //使用var 定义变量,分号结尾(可不加,换行符也可) var b=3; var a= 1; var ...