opencv系列之一 利用透视变换实现图像的俯视图（正视图）

课题需要，前段时间一直在研究鸟瞰图，因为当摄像机和目标物有一个倾斜角的时候，采集到的图像会有一个透视畸变，而我们做图像处理，需要得到的是感兴趣部分的正视图，如下面两幅图所示。而我发现，鸟瞰图实现不了我想要的功能，因为我只需要感兴趣部分就可以了。后来发现，采用透视变换和透视矫正，可以很好的实现这个功能。下面详细地介绍了这个方法。

原文网址：http://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/#comment-193





具体流程为：

a)载入图像→灰度化→边缘处理得到边缘图像（edge map）

cv::Mat im = cv::imread(filename);

cv::Mat gray;

cvtColor(im,gray,CV_BGR2GRAY);

Canny(gray,gray,100,150,3);



b)霍夫变换进行直线检测，此处使用的是probabilistic Hough transform（cv::HoughLinesP）而不是standard Hough transform（cv::HoughLines）

std::vector<Vec4i> lines;

cv::HoughLinesP(gray,lines,1,CV_PI/180,70,30,10);

for(int i = 0; i < lines.size(); i++)

line(im,cv::Point(lines[i][0],lines[i][1]),cv::Point(lines[i][2],lines[i][3]),Scalar(255,0,0),2,8,0);



c)通过上面的图我们可以看出，通过霍夫变换检测到的直线并没有将整个边缘包含，但是我们要求的是四个顶点所以并不一定要直线真正的相交，下面就要求四个顶点的坐标，公式为：



　　



d）检查是不是四边形

　　

e)确定四个顶点的具体位置（top-left, bottom-left, top-right, and bottom-right corner）→通过四个顶点求出映射矩阵来.

　下面是获得中心点坐标然后利用上面的函数确定四个顶点的坐标

　定义目的图像并初始化为0

　获取目的图像的四个顶点

　计算映射矩阵

进行透视变换并显示结果

事实上，此方法采用了透视变换，将图像平面映射到了显示窗口所在的平面，另外，哪怕不采用霍夫变换直线拟合，只要能确定扑克牌四个点的像素坐标（比如鼠标事件），就可以求得单应性矩阵，完成变换。