計算透視變換所需的參數矩陣:
def cal_perspective_params(img, points):
# 設定偏移點。如果設定為(0,0),表示透視結果隻顯示變換的部分(也就是畫框的部分)
offset_x = 350
offset_y = 0
img_size = (img.shape[1], img.shape[0])
src = np.float32(points)
# 俯視圖中四點的位置
dst = np.float32([[offset_x, offset_y], [img_size[0] - offset_x, offset_y],
[offset_x, img_size[1] - offset_y],
[img_size[0] - offset_x, img_size[1] - offset_y]
])
# 從原始圖像轉換為俯視圖的透視變換的參數矩陣
M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
# 從俯視圖轉換為原始圖像的透視變換參數矩陣
M_inverse = cv2.getPerspectiveTransform(dst, src)
return M, M_inverse
透視變換:
def img_perspect_transform(img, M):
img_size = (img.shape[1], img.shape[0])
return cv2.warpPerspective(img, M, img_size)
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 計算透視變換所需的參數矩陣:
def cal_perspective_params(img, points):
# 設定偏移點。如果設定為(0,0),表示透視結果隻顯示變換的部分(也就是畫框的部分)
offset_x = 350
offset_y = 0
img_size = (img.shape[1], img.shape[0])
src = np.float32(points)
# 俯視圖中四點的位置
dst = np.float32([[offset_x, offset_y], [img_size[0] - offset_x, offset_y],
[offset_x, img_size[1] - offset_y],
[img_size[0] - offset_x, img_size[1] - offset_y]
])
# 從原始圖像轉換為俯視圖的透視變換的參數矩陣
M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
# 從俯視圖轉換為原始圖像的透視變換參數矩陣
M_inverse = cv2.getPerspectiveTransform(dst, src)
return M, M_inverse
# 透視變換:
def img_perspect_transform(img, M):
img_size = (img.shape[1], img.shape[0])
return cv2.warpPerspective(img, M, img_size)
# 在原始圖像中我們繪制道路檢測的結果,然後通過透視變換轉換為俯視圖。
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread("./test/img.png")
img = cv2.line(img, (680, 448), (930, 448), (0, 0, 255), 3) # 橫線
img = cv2.line(img, (930, 448), (1610, 717), (0, 0, 255), 3) # 右斜線
img = cv2.line(img, (0, 790), (1700, 790), (0, 0, 255), 3) # 橫線
img = cv2.line(img, (0, 760), (680, 448), (0, 0, 255), 3) # 左斜線
points = [[680, 448], [930, 448], [0, 760], [1700, 790]]
M, M_inverse = cal_perspective_params(img, points)
transform_img = img_perspect_transform(img, M)
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('原始圖像')
plt.imshow(img[:, :, ::-1])
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('俯視圖')
plt.imshow(transform_img[:, :, ::-1])
plt.show()