Wie kann man eine Reihe von Punkten mithilfe von cv::warpPerspective geradeausrichten?

cv::warpPerspective für eine gefälschte Geradeausrichtung auf einem Satz von cv::Point ausführen

Frage: Wie Erreiche ich mit cv::warpPerspective einen Entzerrungseffekt auf eine Reihe von Punkten? Die Punkte liegen nicht in einer bestimmten Reihenfolge vor und werden in einem Vektor gespeichert.

Das Problem verstehen:

• Falsche Punktreihenfolge: Die Reihenfolge der Punkte im Eingabe- und Ausgabevektoren müssen übereinstimmen, um die gewünschte Transformation zu erreichen.
• Falsche Bildgröße: Das Ausgabebild sollte eine Breite und Höhe haben, die dem umgrenzenden Rechteck entsprechen des entzerrten Objekts.

Schritte für eine gefälschte Entzerrung:

1. Korrekte Punktreihenfolge: Stellen Sie die Reihenfolge der Punkte sicher Sowohl Eingabe- als auch Ausgabevektoren folgen der gleichen Reihenfolge (z. B. oben links, unten links, unten rechts, oben rechts).
2. Anpassung des gedrehten Rechtecks: Verwenden Sie cv::minAreaRect(), um ein gedrehtes Rechteck um die Eingabepunkte zu erstellen. Beachten Sie jedoch, dass diese Methode die ursprünglichen Punktkoordinaten leicht verändern kann.
3. Affine Transformation: Nutzen Sie die affinen Transformationsfunktionen cv::getAffineTransform() und cv::warpAffine() Sie sind für diesen speziellen Entzerrungsvorgang rechnerisch effizienter.
4. Unterschiedliche Ausgabe Größe: Damit das entzerrte Bild nur das interessierende Objekt enthält, definieren Sie eine neue Bildgröße (z. B. cv::Size(width, height)), die der Größe des umgrenzenden Rechtecks ​​entspricht.
5. Affintransformation anwenden: Übergeben Sie das Eingabebild, die Eingabepunkte, die Ausgabepunkte und die definierte Ausgabegröße an cv::warpAffine(), um die eigentliche Entzerrung durchzuführen Transformation.

Beispielcode:

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // Input image
    Mat src = imread("input.jpg");

    // Input points (not in particular order)
    vector<Point> points = {
        Point(408, 69), // Top-left
        Point(72, 2186), // Bottom-left
        Point(1584, 2426), // Bottom-right
        Point(1912, 291), // Top-right
    };

    // Rotated rectangle (bounding box)
    RotatedRect boundingRect = minAreaRect(Mat(points));

    // Corrected point ordering
    Point2f vertices[3];
    vertices[0] = boundingRect.center + boundingRect.size * 0.5f; // Top-left
    vertices[1] = boundingRect.center + boundingRect.size * 0.5f; // Bottom-left
    vertices[1].y += boundingRect.size.height;
    vertices[2] = boundingRect.center - boundingRect.size * 0.5f; // Bottom-right

    // Output point ordering
    Point2f outputVertices[3];
    outputVertices[0] = Point(0, 0); // Top-left
    outputVertices[1].x = outputVertices[0].x + boundingRect.size.width; // Bottom-left
    outputVertices[1].y = outputVertices[1].x;
    outputVertices[2] = outputVertices[0]; // Bottom-right

    // Affine transformation matrix
    Mat transformationMatrix = getAffineTransform(vertices, outputVertices);

    // Deskewed image with corrected size
    Mat deskewedImage;
    Size outputSize(boundingRect.size.width, boundingRect.size.height);
    warpAffine(src, deskewedImage, transformationMatrix, outputSize, INTER_LINEAR);

    // Save deskewed image
    imwrite("deskewed.jpg", deskewedImage);
}

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