【opencv学习】单应性变换Homography

import cv2
import numpy as np
import pylab as pltif __name__ == '__main__':# 读取原始图像im_src = cv2.imread('images/build.jpeg')h, w, c = im_src.shape# 原始图像中物体的四个顶点的信息pts_src = np.array([(0, 0), (640, 0), (0, 520), (640, 520)])# 目标物体中的物体的四个顶点信息pts_dst = np.array([(265, 30), (796, 99), (100, 473), (932, 373)])# 计算单应性矩阵 Homography# 是一个3x3的矩阵，根据对应的两个点，计算出变换矩阵，由此将原始图像进行转换。homography, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)print(homography.shape)print(homography)# 基于单应性矩阵，将原始图像转换成目标图像im_out = cv2.warpPerspective(im_src, homography, (w, h))plt.figure()plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(im_src[:, :, ::-1]), plt.title('src')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(im_out[:, :, ::-1]), plt.title('out')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()  # show dst

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