目錄

前言

一、設(shè)計(jì)思路

二、編程步驟

三、代碼實(shí)現(xiàn)

四、測(cè)試結(jié)果

總結(jié)

前言

????????本實(shí)驗(yàn)旨在利用OpenCV庫(kù)實(shí)現(xiàn)對(duì)傾斜圖片的校正，并通過(guò)鼠標(biāo)交互方式選擇圖片的邊界點(diǎn)，以便進(jìn)行透視變換和圖像裁剪，代碼簡(jiǎn)潔，適合初學(xué)者參考學(xué)習(xí)。

一、設(shè)計(jì)思路

????????首先，我們需要讀取一張傾斜的圖片，并將其顯示在屏幕上。然后，我們使用鼠標(biāo)交互的方式選擇圖片的邊界點(diǎn)，以便計(jì)算透視變換矩陣。在獲取足夠數(shù)量的邊界點(diǎn)坐標(biāo)后，我們可以使用OpenCV的cv2.getPerspectiveTransform()函數(shù)計(jì)算透視變換矩陣，并使用cv2.warpPerspective()函數(shù)將原始圖片應(yīng)用透視變換矩陣，得到校正后的圖像。最后，根據(jù)校正后的圖像中的實(shí)際內(nèi)容，我們可以選擇對(duì)圖像進(jìn)行裁剪，以去除不需要的部分。

二、編程步驟

1. ????????（1）導(dǎo)入所需的庫(kù)。在Python中，你可以使用OpenCV庫(kù)來(lái)進(jìn)行圖像處理和透視變換。因
2. 此，首先需要導(dǎo)入OpenCV庫(kù)。
3. ????????（2）讀取傾斜的圖片。使用OpenCV的cv2.imread()函數(shù)讀取圖片，并將其存儲(chǔ)為一個(gè)圖像對(duì)象。
4. ????? （3）顯示圖片并等待鼠標(biāo)事件。使用OpenCV的cv2.imshow()函數(shù)顯示圖片，并使用cv2.setMouseCallback()函數(shù)設(shè)置鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù)，以便在鼠標(biāo)點(diǎn)擊事件發(fā)生時(shí)獲取邊界點(diǎn)的坐標(biāo)。
5. ???????? （4）獲取邊界點(diǎn)坐標(biāo)。在鼠標(biāo)點(diǎn)擊事件發(fā)生時(shí)，回調(diào)函數(shù)會(huì)被觸發(fā)，可以通過(guò)回調(diào)函數(shù)中提供的參數(shù)來(lái)獲取鼠標(biāo)點(diǎn)擊的坐標(biāo)。在這個(gè)步驟中，你可以使用一個(gè)列表來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)邊界點(diǎn)的坐標(biāo)。????????
6. ????????（5）計(jì)算透視變換矩陣。在獲取足夠數(shù)量的邊界點(diǎn)坐標(biāo)后，使用OpenCV的cv2.getPerspectiveTransform()函數(shù)計(jì)算透視變換矩陣。這個(gè)函數(shù)接受源點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)，并返回一個(gè)3x3的變換矩陣。
7. ????????（6）應(yīng)用透視變換矩陣。使用OpenCV的cv2.warpPerspective()函數(shù)將原始圖片應(yīng)用透視變換矩陣，得到校正后的圖像。這個(gè)函數(shù)接受原始圖片、透視變換矩陣和輸出圖像的大小作為參數(shù)，并返回一個(gè)轉(zhuǎn)換后的圖像。
8. ????????（7）裁剪校正后的圖像。根據(jù)校正后的圖像中的實(shí)際內(nèi)容，你可以選擇對(duì)圖像進(jìn)行裁剪，以去除不需要的部分。可以使用OpenCV的圖像切片操作來(lái)實(shí)現(xiàn)裁剪。
9. ????????（8）顯示和保存校正后的圖像。使用OpenCV的cv2.imshow()函數(shù)顯示校正后的圖像，并使用cv2.imwrite()函數(shù)將校正后的圖像保存到本地文件中。

10. 三、代碼實(shí)現(xiàn)

11. import cv2
    import numpy as np
    #讀取圖像
    img = cv2.imread('D:/Users/Desktop/python/mmexport1603882179174.jpg')
    cv2.imshow('Original Image', img)
    
    points = []
    #定義鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù)
    def mouse_click(event, x, y, flags, param):
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
            points.append([x, y])
            cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)
    #綁定鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù)
    cv2.namedWindow('Original Image')
    cv2.setMouseCallback('Original Image', mouse_click)
    #循環(huán)檢測(cè)按鍵
    while True:
        cv2.imshow('Original Image', img)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    #判斷邊界點(diǎn)數(shù)量是否為4
    if len(points) != 4:
        print('Please select exactly 4 points.')
        exit()
    
    src_points = np.float32(points)
    dst_points = np.float32([[0, 0], [500, 0], [500, 500], [0, 500]])
    #進(jìn)行透視變換
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
    warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (500, 500))
    
    cv2.imshow('Warped Image', warped_img)
    cv2.waitKey(0)
    # 繼續(xù)顯示原始圖像
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    
    cv2.destroyAllWindows()

12. 四、測(cè)試結(jié)果

13. 

總結(jié)

????????本文使用Python和OpenCV庫(kù)實(shí)現(xiàn)對(duì)傾斜圖片的校正，并通過(guò)鼠標(biāo)交互方式選擇圖片的邊界點(diǎn)，以便進(jìn)行透視變換和圖像裁剪。最終可以得到一張校正后的圖片，其中包含了原始圖片中需要保留的內(nèi)容，同時(shí)去除了不需要的部分，提高了圖片的質(zhì)量和可用性，歡迎討論交流。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-831939.html

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