前面學(xué)習(xí)了仿射變換，是經(jīng)常使用到的變換，也很容易理解。在日常生活中，經(jīng)常會(huì)遇到下面這種的情況：

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仔細(xì)地觀察比亞迪秦這臺(tái)汽車的車牌，發(fā)現(xiàn)它拍照的角度不是垂直的方向，而是有一個(gè)角度，當(dāng)要進(jìn)行車牌識(shí)別的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)字符是變形的，與電腦里比較的圖片肯定有區(qū)別，因此識(shí)別不出來(lái)。這時(shí)怎么辦呢？就需要經(jīng)過(guò)一個(gè)投影變換才可以把車牌號(hào)糾正過(guò)來(lái)，才能進(jìn)入識(shí)別過(guò)程。

好吧，到這里認(rèn)識(shí)到投影變換的感性認(rèn)識(shí)了，那么你又會(huì)繼續(xù)考慮下一個(gè)問(wèn)題，在軟件里怎么樣計(jì)算呢，難道還是使用仿射變換的矩陣。從這里看一下，前面閩A比較大，后面88比較小，說(shuō)明原本平行的兩邊已經(jīng)不平行了。仿射變換之后，平行的線還是平行的，因此這一點(diǎn)也是仿射變換與投影變換的區(qū)別。

投影變換只是保證同一條直線的點(diǎn)還是在同一條直線上，但不再保證平行了。因?yàn)橥队白儞Q是一個(gè)二維圖像（車牌）經(jīng)過(guò)一個(gè)三維變換，然后映射到另外一個(gè)二維空間，二維圖像的二維空間與映射后的二維空間不一樣，如果一樣，就是仿射變換。投影變換也可以使用矩陣來(lái)進(jìn)行描述，如下:

投影變換的矩陣是8個(gè)未知數(shù)，所以要四組不同的坐標(biāo)點(diǎn)才可以計(jì)算出來(lái)，與前面的矩陣比較一下：

在OpenCV里是使用下面的公式計(jì)算：

因此只要構(gòu)造了投影變換矩陣，其它的計(jì)算與仿射變換是一樣的。下面通過(guò)例子來(lái)演示投影變換的功能：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
#圖片的路徑
imgname = "img1.jpg"
#讀取圖片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_COLOR)
#圖片的高度和寬度
h,w = image.shape[:2]
#從目標(biāo)坐標(biāo)計(jì)算出3X3的矩陣，然后調(diào)用warpPerspective執(zhí)行
src = np.array([[0,0],  [w-1,0],  [0,h-1], [w-1,h-1]], np.float32)
dst = np.array([[100,50], [w/2.0,50], [100,h-1], [w-1,h-1]], np.float32)
A1 = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
d1 = cv2.warpPerspective(image, A1, (w, h), borderValue = 125)
#顯示操作之后的圖片
cv2.imshow("d1",d1)
#顯示圖像
cv2.imshow("image", image)
#等待用戶輸入，然后刪除所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

網(wǎng)站名稱：python在OpenCV里實(shí)現(xiàn)投影變換效果-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來(lái)源：http://aaarwkj.com/article34/cocdse.html

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