将变换矩阵应用于 OpenCV 中的 warpTransform

Question

因此，我想转换图像，但无法真正找到使用 OpenCV 进行转换的正确方法。

我有图像的第一件事就是说 500x600px 里面有一个扭曲的东西，我想“拉直”看图像：

我正在像这样获得数独的轮廓：

cropped_image, contours, _ = 

cv2.findContours(cropped_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

然后我得到max_contour和图像极端像素（左上角、右上角、右下角和左下角）并获取变换矩阵并像这样变换图像：

x, y = cropped_image.shape

image_extreme_pixels = np.array([[0, y], [x, y], [x, 0], [0, 0]], dtype=np.float32)

c_x, c_y = [], []

for i in contour:

  c_x.append(i[0][0])

  c_y.append(i[0][1])

contour_extreme_pixels = np.array([

  [min(c_x), max(c_y)],

  [max(c_x), max(c_y)],

  [max(c_x), min(c_y)],

  [min(c_x), min(c_y)]],

  dtype=np.float32)

t_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(contour_extreme_pixels, image_extreme_pixels)

transformed_image = cv2.warpPerspective(cropped_image, t_matrix, (y, x))

plt.imshow(cropped_image, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.gray)

但是当我查看图像时，它以一种奇怪的方式发生了变化。我想拉伸数独的顶部，使其轮廓笔直。

你能指出我的代码有什么问题吗？我假设这可能是我创建 4 个极端像素的方式，然后将这些像素放入getPerspectiveTransform以获得转换矩阵，但尚未设法使其工作。

Answer 1

假设您已经准确地找到了数独的角点，您可以将输入图像仿射变换为：# Hard coded the points here assuming that you already have 4 corners of sudoku imagesudoku_corner_points = np.float32([[235, 40], [1022, 55], [190, 875], [1090, 880]])canvas = np.ones((500, 500), dtype=np.uint8)dst_points = np.float32([[0, 0], [500, 0], [0, 500], [500, 500]])t_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(sudoku_corner_points, dst_points)transformed_image = cv2.warpPerspective(img, t_matrix, (500, 500))