别人的代碼，不錯推薦http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/04/11/2443058.html
參考網址：
1.http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/EPSRC_SSAZ/epsrc_ssaz.html
2.http://alumni.media.mit.edu/~cwren/interpolator/
3.http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/presentations/bmvc97/criminispaper/
function perspectiveTmg=perspectiveTrans(sourceImg,x_para,y_para)
%x_para [-1,1] [-1,0]-look from left [0,1]-look form right
%y_para [-1,1] [-1,0]-look from top [0,1]-look from bottom
H=1; %索引pix中第一個元素，即高度
W=2; %索引pix中第二個元素，即寬度
left_right=abs(x_para); %擡起左邊或右邊時值為0-1之間，不擡起時為0
up_down=abs(y_para); %擡起上邊或下邊時值為0-1之間，不擡起時為0
img=sourceImg;
%img=imread('C:\Users\zhyzhao\Desktop\TEST\original_pic\bg_number\3394da3529d80b32173c6a75e44b4cc3.jpg'); %這裡v為原圖像的高度，u為原圖像的寬度
%imshow(img); %這裡y為變換後圖像的高度，x為變換後圖像的寬度
if(y_para<0)
img=flipud(img); %注釋掉為擡起下邊，沒注釋掉為擡起上邊
end
if(x_para<0)
img=fliplr(img); %注釋掉為擡起右邊，沒注釋掉為擡起左邊
end
[v u]=size(img);
a=1;b=up_down;c=0;
d=left_right;e=1;f=0;
g=up_down/v;h=left_right/u;i=1;
rot=[a b c;d e f;g h i];
pix1=[1 1 1]*rot./(g+h+i); %變換後圖像左上點的坐标
pix2=[1 u 1]*rot./(g*v+h+i); %變換後圖像右上點的坐标
pix3=[v 1 1]*rot./(g+h*u+i); %變換後圖像左下點的坐标
pix4=[v u 1]*rot./(g*v+h*u+i); %變換後圖像右下點的坐标
height=round(max([abs(pix1(H)-pix3(H))+0.5 abs(pix2(H)-pix3(H))+0.5 ...
abs(pix1(H)-pix4(H))+0.5 abs(pix2(H)-pix4(H))+0.5])); %變換後圖像的高度
width=round(max([abs(pix1(W)-pix2(W))+0.5 abs(pix3(W)-pix2(W))+0.5 ...
abs(pix1(W)-pix4(W))+0.5 abs(pix3(W)-pix4(W))+0.5])); %變換後圖像的寬度
imgn=zeros(height,width);
delta_y=abs(min([pix1(H)-0.5 pix2(H)-0.5 pix3(H)-0.5 pix4(H)-0.5])); %取得y方向的負軸超出的偏移量
delta_x=abs(min([pix1(W)-0.5 pix2(W)-0.5 pix3(W)-0.5 pix4(W)-0.5])); %取得x方向的負軸超出的偏移量
for y=1-floor(delta_y):height-floor(delta_y)
for x=1-floor(delta_x):width-floor(delta_x)
pix=[y x 1]/rot*(g*y+h*x+i); %用變換後圖像的點的坐标去尋找原圖像點的坐标，
%否則有些變換後的圖像的像素點無法完全填充
if pix(H)>=0.5 && pix(W)>=0.5 && pix(H)<=v && pix(W)<=u
imgn(y+floor(delta_y),x+floor(delta_x))=img(round(pix(H)),round(pix(W)));
end
end
end
%figure,imshow(uint8(imgn));
%%二次變換,暫時隻想起來這種笨方法，一次變換好像沒法進行透視變換
img=imgn;
[v u]=size(img);
a=1;b=-b/2;c=0;
d=-d/2;e=1;f=0;
g=0;h=0;i=1;
rot=[a b c;d e f;g h i];
pix1=[1 1 1]*rot./(g+h+i); %變換後圖像左上點的坐标
pix2=[1 u 1]*rot./(g*v+h+i); %變換後圖像右上點的坐标
pix3=[v 1 1]*rot./(g+h*u+i); %變換後圖像左下點的坐标
pix4=[v u 1]*rot./(g*v+h*u+i); %變換後圖像右下點的坐标
height=round(max([abs(pix1(H)-pix3(H))+0.5 abs(pix2(H)-pix3(H))+0.5 ...
abs(pix1(H)-pix4(H))+0.5 abs(pix2(H)-pix4(H))+0.5])); %變換後圖像的高度
width=round(max([abs(pix1(W)-pix2(W))+0.5 abs(pix3(W)-pix2(W))+0.5 ...
abs(pix1(W)-pix4(W))+0.5 abs(pix3(W)-pix4(W))+0.5])); %變換後圖像的寬度
imgn=zeros(height,width);
delta_y=abs(min([pix1(H)-0.5 pix2(H)-0.5 pix3(H)-0.5 pix4(H)-0.5])); %取得y方向的負軸超出的偏移量
delta_x=abs(min([pix1(W)-0.5 pix2(W)-0.5 pix3(W)-0.5 pix4(W)-0.5])); %取得x方向的負軸超出的偏移量
for y=1-floor(delta_y):height-floor(delta_y)
for x=1-floor(delta_x):width-floor(delta_x)
pix=[y x 1]/rot*(g*y+h*x+i); %用變換後圖像的點的坐标去尋找原圖像點的坐标，
%否則有些變換後的圖像的像素點無法完全填充
if pix(H)>=0.5 && pix(W)>=0.5 && pix(H)<=v && pix(W)<=u
imgn(y+floor(delta_y),x+floor(delta_x))=img(round(pix(H)),round(pix(W)));
end
end
end
if(y_para<0)
imgn=flipud(imgn); %注釋掉為擡起下邊，沒注釋掉為擡起上邊
end
if(x_para<0)
imgn=fliplr(imgn); %注釋掉為擡起右邊，沒注釋掉為擡起左邊
end
%figure,imshow(uint8(imgn));
perspectiveTmg=uint8(imgn);
過去也寫過透視變換，當時算法真是弱爆了，我竟然會通過兩次變換。不過那引用的三篇文章都是非常好的文章，直到今天我才看明白。所謂的傾斜校正，一定要有标定點，将一個傾斜的矩形變為不傾斜的。是以可以從原四邊形四個點和新矩形四個點得到一個變換矩陣，根據這個矩陣再作用到全局圖像就可以了。詳細原理在這裡，MIT的，我也不會比他介紹的更好了，還是看原版的好。
我這裡的代碼完全就是按照MIT那篇文章的原理實作的，不過因為Matlab細節的原因，我把公式中x和y位置互換了：
clear all;
close all;
clc;
img= imread('rect.bmp');
img= rgb2gray(img);
imshow(mat2gray(img));
[M N] = size(img);
dot=ginput(); %取四個點，依次是左上，右上，左下，右下,這裡我取的是書的四個角
w=round(sqrt((dot(1,1)-dot(2,1))^2+(dot(1,2)-dot(2,2))^2)); %從原四邊形獲得新矩形寬
h=round(sqrt((dot(1,1)-dot(3,1))^2+(dot(1,2)-dot(3,2))^2)); %從原四邊形獲得新矩形高
y=[dot(1,1) dot(2,1) dot(3,1) dot(4,1)]; %四個原頂點
x=[dot(1,2) dot(2,2) dot(3,2) dot(4,2)];
%這裡是新的頂點，我取的矩形,也可以做成其他的形狀
%大可以原圖像是矩形，新圖像是從dot中取得的點組成的任意四邊形.:)
Y=[dot(1,1) dot(1,1) dot(1,1)+h dot(1,1)+h];
X=[dot(1,2) dot(1,2)+w dot(1,2) dot(1,2)+w];
B=[X(1) Y(1) X(2) Y(2) X(3) Y(3) X(4) Y(4)]'; %變換後的四個頂點，方程右邊的值
%聯立解方程組，方程的系數
A=[x(1) y(1) 1 0 0 0 -X(1)*x(1) -X(1)*y(1);
0 0 0 x(1) y(1) 1 -Y(1)*x(1) -Y(1)*y(1);
x(2) y(2) 1 0 0 0 -X(2)*x(2) -X(2)*y(2);
0 0 0 x(2) y(2) 1 -Y(2)*x(2) -Y(2)*y(2);
x(3) y(3) 1 0 0 0 -X(3)*x(3) -X(3)*y(3);
0 0 0 x(3) y(3) 1 -Y(3)*x(3) -Y(3)*y(3);
x(4) y(4) 1 0 0 0 -X(4)*x(4) -X(4)*y(4);
0 0 0 x(4) y(4) 1 -Y(4)*x(4) -Y(4)*y(4)];
fa=inv(A)*B; %用四點求得的方程的解，也是全局變換系數
a=fa(1);b=fa(2);c=fa(3);
d=fa(4);e=fa(5);f=fa(6);
g=fa(7);h=fa(8);
rot=[d e f;
a b c;
g h 1]; %公式中第一個數是x,Matlab第一個表示y，是以我矩陣1,2行互換了
pix1=rot*[1 1 1]'/(g*1+h*1+1); %變換後圖像左上點
pix2=rot*[1 N 1]'/(g*1+h*N+1); %變換後圖像右上點
pix3=rot*[M 1 1]'/(g*M+h*1+1); %變換後圖像左下點
pix4=rot*[M N 1]'/(g*M+h*N+1); %變換後圖像右下點
height=round(max([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)])-min([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)])); %變換後圖像的高度
width=round(max([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)])-min([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)])); %變換後圖像的寬度
imgn=zeros(height,width);
delta_y=round(abs(min([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)]))); %取得y方向的負軸超出的偏移量
delta_x=round(abs(min([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)]))); %取得x方向的負軸超出的偏移量
inv_rot=inv(rot);
for i = 1-delta_y:height-delta_y %從變換圖像中反向尋找原圖像的點，以免出現空洞，和旋轉放大原理一樣
for j = 1-delta_x:width-delta_x
pix=inv_rot*[i j 1]'; %求原圖像中坐标，因為[YW XW W]=fa*[y x 1],是以這裡求的是[YW XW W],W=gy+hx+1;
pix=inv([g*pix(1)-1 h*pix(1);g*pix(2) h*pix(2)-1])*[-pix(1) -pix(2)]'; %相當于解[pix(1)*(gy+hx+1) pix(2)*(gy+hx+1)]=[y x],這樣一個方程，求y和x，最後pix=[y x];
if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=M && pix(2)<=N
imgn(i+delta_y,j+delta_x)=img(round(pix(1)),round(pix(2))); %最鄰近插值,也可以用雙線性或雙立方插值
end
end
end
figure;
imshow(uint8(imgn)); 程式效果：
原圖，這是本不錯的書
傾斜校正後
将來說不定結合sift算子和霍夫變換就能自動校正呢。