可以缩小,不能放大:

只需要4个点坐标就可以了。

# -*- coding: utf-8 -*-

import os

import numpy as np

import cv2

list_path = r"E:\data\barcode\train\13_3_new\imgs"

# list_path=r"E:\data\barcode\train\13_3_new\blur"

g = os.walk(list_path)

img_files = ['%s/%s' % (i[0], j) for i in g for j in i[-1] if

j.endswith('jpg')]

for img_path in img_files:

img=cv2.imread(img_path)

middle_len = 268

height,width=img.shape[:2]

h_value1 = -30

w_value2 =30

pts1 = np.float32([[0, 0], [0, height], [width, height], [width, 0]])

# 变换后的四个角点

pts2 = np.float32([[0, 0], [0, height - h_value1], [width- w_value2, height - h_value1 ], [width- w_value2, 0]]) # 重要测试1

# 生成透视变换矩阵

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)

# 进行透视变换

dst = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height))

cv2.imshow("sdf",dst)

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey()

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