Correction de la Perspective dans OpenCV à l'aide de python

Je suis en train de faire une correction de la perspective d'un rectangle incliné ( carte de crédit), qui est incliné dans les 4 directions. J'ai pu trouver ses quatre coins et les angles de son inclinaison, mais je ne trouve pas l'emplacement exact des coordonnées, où il doit être prévu. Je suis à l'aide de cv2.getPerspectiveTransform de faire la transformation.

J'ai le ratio d'aspect de la carte réelle (non incliné), je veux ces coordonnées telles que le ratio d'aspect original est conservé. J'ai essayé à l'aide d'un rectangle de délimitation, mais cela augmente la taille de la carte.

Toute aide serait appréciée. Correction de la Perspective dans OpenCV à l'aide de python

Vous pouvez voir la réponse ici stackoverflow.com/questions/22519545/... pourrait être utile.
J'ai indiqué dans ma question que j'ai déjà essayé de prévision à rectangle de sommets, je n'ai pas le réel aspect ratio, la largeur augmente,je voudrais afficher l'image
En prenant les sommets du rectangle de délimitation sur l'estimation de la largeur de la carte
Oui c'est vrai............
Je me trompe ou ne pas que le code à barres de coder quoi que les chiffres sont vainement occulté sous elle?

OriginalL'auteur Anuradha | 2014-03-26

Ici est la façon dont vous avez besoin à suivre...

Pour des raisons de simplicité, j'ai redimensionné ton image de plus petite taille,

Correction de la Perspective dans OpenCV à l'aide de python

Calculer quadrilatère des sommets de l'image source, ici, je trouve manuellement, vous pouvez choisir la détection de contours, de hough ligne etc..

  Q1=manual calculation;
  Q2=manual calculation;
  Q3=manual calculation;
  Q4=manual calculation;

Calculer quadrilatère des sommets dans l'image de destination en gardant l'aspect ratio, ici vous pouvez prendre la largeur de la carte de ci-dessus quadrilatère des sommets de la source, et de calculer la hauteur en multipliant l'aspect ratio.

   // compute the size of the card by keeping aspect ratio.
    double ratio=1.6;
    double cardH=sqrt((Q3.x-Q2.x)*(Q3.x-Q2.x)+(Q3.y-Q2.y)*(Q3.y-Q2.y)); //Or you can give your own height
    double cardW=ratio*cardH;
    Rect R(Q1.x,Q1.y,cardW,cardH);

Maintenant, vous avez quadrilatère des sommets pour la source et la destination, puis appliquer warpPerspective.

Correction de la Perspective dans OpenCV à l'aide de python

Vous pouvez consulter ci-dessous le code C++,

   //Compute quad point for edge
Point Q1=Point2f(90,11);
Point Q2=Point2f(596,135);
Point Q3=Point2f(632,452);
Point Q4=Point2f(90,513);
// compute the size of the card by keeping aspect ratio.
double ratio=1.6;
double cardH=sqrt((Q3.x-Q2.x)*(Q3.x-Q2.x)+(Q3.y-Q2.y)*(Q3.y-Q2.y));//Or you can give your own height
double cardW=ratio*cardH;
Rect R(Q1.x,Q1.y,cardW,cardH);
Point R1=Point2f(R.x,R.y);
Point R2=Point2f(R.x+R.width,R.y);
Point R3=Point2f(Point2f(R.x+R.width,R.y+R.height));
Point R4=Point2f(Point2f(R.x,R.y+R.height));
std::vector<Point2f> quad_pts;
std::vector<Point2f> squre_pts;
quad_pts.push_back(Q1);
quad_pts.push_back(Q2);
quad_pts.push_back(Q3);
quad_pts.push_back(Q4);
squre_pts.push_back(R1);
squre_pts.push_back(R2);
squre_pts.push_back(R3);
squre_pts.push_back(R4);
Mat transmtx = getPerspectiveTransform(quad_pts,squre_pts);
int offsetSize=150;
Mat transformed = Mat::zeros(R.height+offsetSize, R.width+offsetSize, CV_8UC3);
warpPerspective(src, transformed, transmtx, transformed.size());
//rectangle(src, R, Scalar(0,255,0),1,8,0);
line(src,Q1,Q2, Scalar(0,0,255),1,CV_AA,0);
line(src,Q2,Q3, Scalar(0,0,255),1,CV_AA,0);
line(src,Q3,Q4, Scalar(0,0,255),1,CV_AA,0);
line(src,Q4,Q1, Scalar(0,0,255),1,CV_AA,0);
imshow("quadrilateral", transformed);
imshow("src",src);
waitKey();

Veuillez vérifier cette réponse answers.opencv.org/question/23910/... pourrait être utile.
Dernière question, si je le peut. Pourriez-vous s'il vous plaît montrer comment vous pouvez obtenir un bon birdview à partir de cette image: imgur.com/a/v1mD0 , j'ai essayé par tous les moyens pour obtenir un bon résultat mais c'était le meilleur que j'ai jamais réussi à obtenir: imgur.com/a/MtseW Impossible pour moi de getter une meilleure oiseau-oeil-vue de cette
Un peu hors sujet, mais c'est le meilleur que j'ai été capable de faire imgur.com/a/jXFtD

OriginalL'auteur Haris

Correction de la Perspective dans OpenCV à l'aide de python
J'ai une meilleure solution qui est beaucoup plus facile:
- Le rectangle rouge sur l'image d'origine et les coins des points du rectangle sont source de points

- Nous utilisons cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) qui prend les points d'origine et de destination comme arguments et retourne la matrice de transformation qui transforme n'importe quelle image à l'image de destination, comme indiqué sur le schéma
- Nous utiliser cette matrice de transformation dans cv2.warpPerspective()

- Comme vous pouvez le voir, les résultats sont meilleurs. Vous obtenez une très belle vue d'oiseau de l'image

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def unwarp(img, src, dst, testing):
h, w = img.shape[:2]
# use cv2.getPerspectiveTransform() to get M, the transform matrix, and Minv, the inverse
M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
# use cv2.warpPerspective() to warp your image to a top-down view
warped = cv2.warpPerspective(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_LINEAR)
if testing:
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 10))
f.subplots_adjust(hspace=.2, wspace=.05)
ax1.imshow(img)
x = [src[0][0], src[2][0], src[3][0], src[1][0], src[0][0]]
y = [src[0][1], src[2][1], src[3][1], src[1][1], src[0][1]]
ax1.plot(x, y, color='red', alpha=0.4, linewidth=3, solid_capstyle='round', zorder=2)
ax1.set_ylim([h, 0])
ax1.set_xlim([0, w])
ax1.set_title('Original Image', fontsize=30)
ax2.imshow(cv2.flip(warped, 1))
ax2.set_title('Unwarped Image', fontsize=30)
plt.show()
else:
return warped, M
im = cv2.imread("so.JPG")
w, h = im.shape[0], im.shape[1]
# We will first manually select the source points 
# we will select the destination point which will map the source points in
# original image to destination points in unwarped image
src = np.float32([(20,     1),
(540,  130),
(20,    520),
(570,  450)])
dst = np.float32([(600, 0),
(0, 0),
(600, 531),
(0, 531)])
unwarp(im, src, dst, True)
cv2.imshow("so", im)
cv2.waitKey(0)[![enter image description here][1]][1]
cv2.destroyAllWindows()

OriginalL'auteur Jai

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