开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

cv2扭曲透视的奇怪结果

cv2扭曲透视是指使用OpenCV库中的cv2.warpPerspective函数对图像进行透视变换。透视变换是一种将图像从一个视角转换到另一个视角的技术，可以用于校正图像的透视畸变或者实现图像的投影变换。

cv2.warpPerspective函数接受两个参数：源图像和变换矩阵。变换矩阵是一个3x3的矩阵，可以通过cv2.getPerspectiveTransform函数计算得到。变换矩阵定义了源图像中四个角点到目标图像中对应角点的映射关系。

然而，有时候使用cv2.warpPerspective函数进行透视变换可能会得到一些奇怪的结果。这可能是由于以下几个原因导致的：

错误的角点选择：透视变换需要选择源图像中的四个角点和目标图像中对应的四个角点。如果选择的角点不准确或者不合理，可能会导致变换结果不符合预期。
图像畸变：如果源图像本身存在透视畸变或者图像质量较差，进行透视变换后可能会得到奇怪的结果。在进行透视变换之前，可以尝试使用图像校正技术或者图像增强技术对源图像进行预处理。
参数设置不当：cv2.warpPerspective函数还接受一个可选的参数，用于设置变换的插值方法和边界填充方式。如果参数设置不当，也可能导致奇怪的结果。可以尝试调整参数来改善结果。

针对以上问题，可以采取以下措施来解决：

确保正确选择角点：在进行透视变换之前，应该仔细选择源图像中的四个角点和目标图像中对应的四个角点。可以使用图像处理工具或者编程方式来标定这些角点。
进行图像校正和增强：如果源图像存在透视畸变或者质量较差，可以尝试使用图像校正技术（如相机标定）或者图像增强技术（如对比度增强、降噪等）对源图像进行预处理，以提高透视变换的效果。
调整参数设置：根据具体情况，可以尝试调整cv2.warpPerspective函数的参数，如插值方法（如双线性插值、最近邻插值等）和边界填充方式（如边界复制、边界反射等），以获得更好的结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/vision）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iot）
腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mobdev）
腾讯云音视频（https://cloud.tencent.com/product/tcav）

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据透视表里的“计算字段”结果怎么是错的？

小勤：透视表里这个求和怎么是错的啊？正确的应该是这样的啊：大海：这个销售利润怎么算出来的？小勤：添加“计算字段”，然后放到透视表里。公式应该没有错吧？...大海：这个通过计算字段来求解还真是错的。小勤：为什么呢？透视表那个结果到底怎么来的？...大海：其实是这样的，计算字段里会先将每个字段的内容求和，然后再按计算字段的公式进行求值，所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的：小勤：原来这样！居然先分别求和之后再算，怪不得出错了。...但为什么我添加的库存结存数没问题啊？大海：库存结存数的计算是求入库和出库的差值，”先分别求差值再求和”跟“先求和再求差值“的结果是一样的。小勤：对哦。那像销售利润那种要先乘然后再减的情况怎么办？...小勤：通过Power Query添加自定义列或Power Pivot添加计算列或度量，能在有新数据的时候一键刷新得结果，这个真是好！

1.9K1 0

Opencv实现透视形变

今天，让我们看看如何实现一种简单而有用的技术，即透视投影来扭曲图像。那么扭曲图像是什么意思？我可以用很多花哨的词和技术术语来解释它。但是，展示最终结果很容易，这样我们就可以通过观察来学习。...基础图像——主题图像——扭曲的输出所以基本上，我们需要拍摄一个图像并剪切它以使其适合任何所需形状的画布。请注意，反过来也是可能的。...在进入代码的主要部分之前，我们必须首先导入必要的库。 import cv2 import numpy as np 现在，让我们按如下方式读取基本图像和主题图像。...我们确保生成的图像具有基本图像的尺寸。使用生成的矩阵，我们可以使用cv2.warpPerspective()方法扭曲图像，如给定的代码片段所示。...融合图像这是透视变换的一个非常简单的用例。当我们跟踪框架中物体/人物的运动时，可以使用它来生成区域的鸟瞰图。

7366 0

Python实现图像的全景拼接

其中用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。...H对右图进行扭曲变换；（4）将左图(右图)加入到变换后的图像的左侧(右侧)获得最终图像；代码： import cv2 as cv # 导入opencv包 import numpy as...，用于解决cv2.warpAffine()不能处理视场和图像不平行的问题 # 作用：就是对图像进行透视变换，可保持直线不变形，但是平行线可能不再平行 Panorama =...Homography, (image_right.shape[1] + image_left.shape[1], image_right.shape[0])) cv.imshow("扭曲变换后的右图...扭曲变换后的右图全景图由于输入的左右图像之间有大量重叠，导致全景图的主要添加部分是在拼接图像的右侧，因此会造成拼接后全景图右侧有大量的黑色空白区域。

1.5K1 0

OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】

import cv2 img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg") # 将宽缩小到原来的1/3、高缩小到原来的1/2 dst3 = cv2.resize(img,...修改后的代码如下： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg") rows = len(img) cols...透视透视的实现使用的是warpPerspective()方法，而不再是用于平移、旋转、倾斜的warpAffine()方法。...使用warpPerspective()方法也需要通过M矩阵来计算透视效果，计算透视的M矩阵可以使用getPerspectiveTransform()方法。...getPerspectiveTransform(src, dst, solveMethod=None) 该方法常用的参数有两个，分别为原图的四个点的坐标(scr) 和透视后四个点的坐标(dst)。

9623 0

pp-同样的数据做透视，“前10(n)项”筛选结果为毛不一样？

小勤：通过Power Pivot生成的数据透视表，里面的“前10项”筛选功能好像有点儿问题啊，你看这个数据：大海：这有啥问题？...小勤：比如我要筛选库存量前4位的数据：它就真的只给我4行数据呢：大海：这是Power Pivot的数据筛选机制，这组数据的后面两个库存量一样的，透视表里只保留到满足你设定的具体项数...小勤：但Excel里的传统透视表好像不是这样子的哦。大海：通过Power Pivot生成的数据透视表跟传统的数据透视表是有差别的。...比如，把数据添加到数据模型后： 1、先添加基础度量“库存合计”，如下图所示： 2、再求产品的动态排名： 3、筛选排名前4的产品计算库存量： 4、然后创建透视表的时候，直接用这个量就可以了：小勤...但这些公式的写法和Excel里的公式思路上都不太一样啊。大海：DAX公式的确是学习Power Pivot的一个难点。

8172 0

【深度学习】实例第二部分：OpenCV

执行结果：图像色彩操作彩色图像转换为灰度图像 # 彩色图像转换为灰度图像示例 import cv2 im = cv2.imread(".....执行结果：色彩通道操作 # 色彩通道操作：通道表示为BGR import numpy as np import cv2 im = cv2.imread(".....) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 执行结果：灰度直方图均衡化 # 直方图均衡化示例 import numpy as np import cv2 from...cv2.imshow("dst1", dst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 执行结果：透视变换 # 透视变换 import cv2 import...result = cv2.warpPerspective(gray.copy(), m, (w, h)) # 透视变换 """ cv2.imshow("result", result) # 显示透视变换结果

1.8K1 0

OpenCV基础

import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('QQ.jpg',0) 显示图像 cv.imshow() 显示图像的窗口名称，以字符串类型表示...) cv.imshow('image',img) plt.imshow(img[:,:,::-1]) plt.title('匹配结果'), plt.xticks([]), plt.yticks([...1]) axes[0].set_title("原图") axes[1].imshow(dst[:,:,::-1]) axes[1].set_title("仿射后") plt.show() 透射变换透视变换是一种中心投影的射影变换...，它可以将矩形映射为任意不规则四边形，因此透视变换的自由度更高。...透视变换适用于需要模拟三维空间中视角变化的场合，如在计算机视觉中的相机校准、三维重建等，利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使透视面透视轴旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换

1001 0

十二.图像几何变换之图像仿射变换、图像透视变换和图像校正

一.图像仿射变换二.图像透视变换三.基于图像透视变换的图像校正四.图像几何变换总结文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数。...OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M的函数——cv2.getAffineTransform(pos1,pos2)，其中pos1和pos2表示变换前后的对应位置关系，输出的结果为仿射矩阵...图像透视变换的函数原型如下： M = cv2.getPerspectiveTransform(pos1, pos2) pos1表示透视变换前的4个点对应位置 pos2表示透视变换后的4个点对应位置 cv2...： ---- 三.基于图像透视变换的图像校正下面参考 t6_17大神的文章，通过图像透视变换实现图像校正功能。...输出结果以女神为例：完整代码如下： #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

2K7 0

Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：6~9

在这里，透视变换开始起作用。其目的是消除两条平行线在透视图中汇合时的透视变形。让我们找出如何在 OpenCV 中使用所有这些转换。...，其中元素的位置被某些扭曲矩阵重新映射。...要在透视扭曲的情况下创建变换矩阵，可以应用cv2.getPerspectiveTransform。同样，它在扭曲前后接受两组点，但是点集的长度应为4。...第二行是逆变换和带比例变换的旋转的结果；第三行包含具有四个选定点的输入图像，是透视变换的结果。使用任意变换重新映射图像在本秘籍中，您将学习如何使用每像素映射来变换图像。...同样，只有少数减法器能够计算这样的图像。毫不奇怪，所有减法算法都有内部参数。幸运的是，这些参数中的许多都可以与默认值一起很好地工作。历史参数是可以首先调整的参数之一。

2.5K2 0

HttpURLConnection调用get方法碰到奇怪的编码问题--不同的方式调用同一个方法竟然有不同的结果

今天在调用某接口查询企业名称的时候碰到奇怪的问题。在页面上输入拼音能搜索到数据，输入汉字则不行。询问了对方的技术人员，他说我传的内容是空的，这就奇怪了，我后台明明已经接收到“浙江”这个值了。...; } in = null; } URLConn.disconnect(); } return receive.toString(); } 这时候奇怪的事情发生了...System.out.println(response); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 这时候能成功调用，返回正常的结果...页面调用通过页面ajax调用接口：参数也能正常传到Controller，问题是sendUrl我已经在方法里写死了，却得到了不一样的结果： /** * 获取公司列表...catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } 这时返回查询无结果

1.4K1 0

「Adobe国际认证」Adobe Photoshop，如何裁剪并拉直照片？

在您裁剪或拉直照片时，实时反馈可帮助您以可视的方式呈现最终结果。裁剪照片 1.在工具栏中，选择裁剪工具。裁剪边界显示在照片的边缘上。...4.当您对结果满意时，单击选项栏中的√以提交裁剪操作。Photoshop 会智能地填充图像中的空白区域/空隙。注意:裁剪工具的经典模式不支持在裁剪区域上进行内容识别填充。...单击控制栏的“拉直”，然后使用拉直工具绘制参考线以拉直照片。例如，沿着水平方向或某个边绘制一条线，以便沿着该线拉直图像。裁剪时变换透视透视裁剪工具允许您在裁剪时变换图像的透视。...当处理包含梯形扭曲的图像时使用透视裁剪工具。当从一定角度而不是以平直视角拍摄对象时，会发生石印扭曲。例如，如果从地面拍摄高楼的照片，则楼房顶部的边缘看起来比底部的边缘要更近一些。...1.要校正图像透视，请按住裁剪工具，然后选择透视裁剪工具。 2.围绕扭曲的对象绘制选框。将选框的边缘和对象的矩形边缘匹配。

2.9K1 0

仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正。

仿射变换：仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线，在转换后依然平行。...如下图： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg...：透视变换需要3×3的变换矩阵，直线在变换后还是保持直线。...为了构造变换矩阵，你需要输入图像的4个点和对应的要输出图像的4个点；要求这4个点其中3个点不共线。使用cv2.getPerspectiveTransform函数构造透视变换矩阵。...代码： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('sudu.jpg',

2.5K6 0

OpenCV论道：为什么我的伽马校正函数只有一行？

最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置...，对原图做透视变换、仿射变换，得到矩形棋盘；利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子；借助于机器学习识别棋子，最终得到对弈局面。...就是提升图像的暗部细节。这与加曝处理是不一样的，加曝一般不区分图像的暗部和亮部。...奇怪的是，我在网上搜到的伽马校正函数看起来都很复杂，即便是 python 写的，也都得十几行甚至几十行，可我写的伽马校正函数只有一行。为什么会这样呢？是我理解的不对吗？...import cv2 import numpy as np def gamma_adjust(im, gamma=1.0): """伽马矫正""" return (np.power

1.1K2 0

【python-opencv】图像几何变换

import cv2 as cv from google.colab.patches import cv2_imshow image=cv.imread('变换.jpg') # 得到图片的高和宽 height...0,0], [360,0], [0,420], [360,420]]) # 计算得到转换矩阵 M = cv.getPerspectiveTransform(points1, points2) # 实现透视变换转换...您可以使用以下方法调整输入图像的大小 import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('messi5.jpg') res = cv.resize(...可以将其设置为np.float32类型的Numpy数组，并将其传递给cv.warpAffine()函数. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(...6、透视变换对于透视变换，您需要3x3变换矩阵。即使在转换后，直线也将保持直线。要找到此变换矩阵，您需要在输入图像上有4个点，在输出图像上需要相应的点。在这四个点中，其中三个不应共线。

1.1K2 0

eclipse 下安装PyDev并导入faster rcnn python代码调试

关于安装插件的更多说明，参见我之前的一篇博客《eclipse 4.4(luna)安装pydev插件》创建python工程导入faster-rcnn代码在eclipse如下图点击选择透视图按钮：...选择PyDev透视图： ? 工具栏上就会多一个PyDev的透视图按钮 ? 点击这个按钮进入PyDev透视图，如下图点击创建一个新的PyDev Project ?...否则tools/下的程序是无法找到这些python 模块的。...error: unresolved import cv2 打开python代码，会发现如下图import cv2提示错误，显示unresolved import，而实际运行并不会报错 ?...解决的办法参见《解决eclipse下pydev的unresolved import的问题》如下图在”Force Builtins”中添加一个符号cv2 ?

1.3K9 0

CSS3三维变形，其实很简单！

三、透视与变形风格 1、透视perspective 透视是transform变形3D中最重要的内容。如果不设置透视，元素的3D变形效果将无法实现。...如果不指定透视，则Z轴空间中的所有点将平铺到同一个2D视平面中，并且变换结果中将不存在景深概念。...其取值的情况如下：透视perspective不可为0和负数，因为观察者与屏幕距离为0时或者在屏幕背面时是不可以观察到被透视元素的正面的。...因为浏览器会为其子级的变形产生透视效果，但并不会为其自身产生透视效果。...4、3D扭曲扭曲是二维变形，不能在三维空间变形。元素可能会在X轴和Y轴扭曲，然后转化为三维，但它们不能在Z轴扭曲。

1.6K7 0

OpenCV与仿射变换

OpenCV与仿射变换拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。 ? 由图可以看出，仿射变换是透视变换的子集。...相关函数： 1.getAffineTransform 由三对点计算仿射变换 src：输入图像的三角形顶点坐标。 dst：输出图像的相应的三角形顶点坐标。返回一个2x3的变换矩阵。 ?...warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() ); /** 对图像扭曲后再旋转 */ /// 计算绕图像中点顺时针旋转...0.6; /// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵 rot_mat = getRotationMatrix2D( center, angle, scale ); /// 旋转已扭曲图像...warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() ); /// 显示结果 namedWindow( source_window

1.1K2 0

推荐几个在Figma中做扭曲和3D效果的插件

静电说：Fimga中缺少扭曲工具一直是设计师小伙伴的心病，在日常的工作中，倾斜这个基本选项是很多效果必须的，但Figma却无法做到。更别说在无插件的情况下做各种透视效果，更高级的网格变形了。...今天静电给大家推荐几款Figma下做倾斜，扭曲和3D透视效果的插件。也希望Figma下能在其基本功能中至少加入倾斜功能，要不还要拿到Sketch中进行变形就很尴尬了。...不过大家不要相信用它可以做3D透视效果的图片，只有X和Y两个倾斜参数做出来的透视是不太理想的，建议只用它来做平面的倾斜效果就好。总之，SkewDat是Figma使用者必装的插件，对！必装。...002.Angle Mockups -3D透视靠它这款插件可以把一个Frame内容放置在一个有四个点的路径里，咱们直接看下图演示：所以，理论上，你怎样做倾斜都是可以的，这样的方式可以做更精确的透视效果...003. 3D Transformer 这款插件使用另一种方式来完成3D透视效果，看图！与第二个插件相比，这种方式直观好懂，但是不便于调整细节，所以，咱们两款插件综合来使用吧。

16.5K2 1

计算机视觉：6.2~6.5 图像的基本变换与仿射变换

+ 左右翻转； # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('....src[]：原目标中的三个点； dst[]：变换后的三个点的位置； # 通过三点的起止位置来获得变换矩阵 import cv2 import numpy as np dog = cv2.imread...w, h)) cv2.imshow('Affine', np.hstack((dog, new))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 6.5 仿射变换之透视变换...透视变换就是将二位坐标系转变为三维坐标系。...warpPerspective(img, M, dsize, flags, mode, value) # 通过三点的起止位置来获得变换矩阵 import cv2 import numpy as np

7701 0

手机中的计算摄影4-超广角畸变校正

比如[Zorin and Barr 1995]提出的方案，虽然修复了人脸的扭曲，但是也导致了墙面、桌面、显示器等其他物体的扭曲还有[Carroll et al. 2009]提出的通过优化全局一致性最小化感知失真的方案...，这样才能得到最佳的结果。...人脸在变换前后不应该有异常的尺度变化作者演示了人脸项的作用，当没有这一项目标函数的约束时，所得到的图像有明显的人脸扭曲变形，而加入这一项后结果有很大的改善。...为了避免在图像边缘处出现异常的扭曲，还需要在中间计算时扩充图像(通过Padding)，并对扩充图像做一些特殊的约束(记为 Ea )，并在最后一步裁减掉多余的部分。...一篇论文，不仅仅在理论上有突破点，而且还能实际落地到产品中，有高度的可用性，确实让人佩服！虽然作者展示的结果已经足够惊艳了，但也并不是完美无缺。

1.9K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭