我正在研究 OpenCV,我想知道您将如何构建一个简单版本的透视变换程序。我有一个平行四边形的图像,它的每个角都由一个具有特定颜色的像素组成,图像中没有其他颜色。我想遍历所有像素并找到这 4 个像素。然后我想将它们用作新图像中的角点,以扭曲原始图像的视角。最后我应该有一个放大的正方形。
Point2f src[4]; //Is this the right datatype to use here?
int lineNumber=0;
//iterating through the pixels
for(int y = 0; y < image.rows; y++)
{
for(int x = 0; x < image.cols; x++)
{
Vec3b colour = image.at<Vec3b>(Point(x, y));
if(color.val[1]==245 && color.val[2]==111 && color.val[0]==10) {
src[lineNumber]=this pixel // something like Point2f(x,y) I guess
lineNumber++;
}
}
}
/* I also need to get the dst points for getPerspectiveTransform
and afterwards warpPerspective, how do I get those? Take the other
points, check the biggest distance somehow and use it as the maxlength to calculate
the rest? */
您应该如何使用 OpenCV 来解决问题? (我只是想我不是在用“正常而聪明的方式”)另外我该怎么做下一步,即使用多个像素作为“标记”并计算多个像素中间的平均点点。有什么比遍历每个像素更有效的方法吗?
基本上是这样的:
最佳答案
从带有彩色圆圈作为标记的图像开始,例如:
请注意,这是一个 png 图像,即具有保留实际颜色的无损压缩。如果您使用像 jpeg 这样的有损压缩,颜色会稍微改变,并且您无法像此处那样使用完全匹配的方式对它们进行分割。
您需要找到每个标记的中心。
- 使用 inRange 分割(已知)颜色
- 用findContours 找到给定颜色的所有连通分量
- 找到最大的 blob,这里使用 max_element 完成带有 lambda 函数,以及 distance .您可以为此使用 for 循环。
- 找到最大 Blob 的质心,此处使用 moments 完成.最后,您也可以在这里使用循环。
- 将中心添加到您的源顶点。
您的目标顶点就是目标图像的四个角。
然后您可以使用 getPerspectiveTransform和 warpPerspective找到并应用扭曲。
生成的图像是:
代码:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// Load image
Mat3b img = imread("path_to_image");
// Create a black output image
Mat3b out(300,300,Vec3b(0,0,0));
// The color of your markers, in order
vector<Scalar> colors{ Scalar(0, 0, 255), Scalar(0, 255, 0), Scalar(255, 0, 0), Scalar(0, 255, 255) }; // red, green, blue, yellow
vector<Point2f> src_vertices(colors.size());
vector<Point2f> dst_vertices = { Point2f(0, 0), Point2f(0, out.rows - 1), Point2f(out.cols - 1, out.rows - 1), Point2f(out.cols - 1, 0) };
for (int idx_color = 0; idx_color < colors.size(); ++idx_color)
{
// Detect color
Mat1b mask;
inRange(img, colors[idx_color], colors[idx_color], mask);
// Find connected components
vector<vector<Point>> contours;
findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
// Find largest
int idx_largest = distance(contours.begin(), max_element(contours.begin(), contours.end(), [](const vector<Point>& lhs, const vector<Point>& rhs) {
return lhs.size() < rhs.size();
}));
// Find centroid of largest component
Moments m = moments(contours[idx_largest]);
Point2f center(m.m10 / m.m00, m.m01 / m.m00);
// Found marker center, add to source vertices
src_vertices[idx_color] = center;
}
// Find transformation
Mat M = getPerspectiveTransform(src_vertices, dst_vertices);
// Apply transformation
warpPerspective(img, out, M, out.size());
imshow("Image", img);
imshow("Warped", out);
waitKey();
return 0;
}
关于c++ - 找到 4 个特定的角像素并将它们与扭曲透视一起使用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33883505/