取经之旅第 55 天，Python OpenCV 透视变换前置知识轮廓坐标点

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发布于: 3 小时前

Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 55 篇。

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正式学习之前，先将上一篇博客的内容回顾一下，通过一系列的轮廓操作，得到了目标图像的轮廓。

本篇博客的目标将逐步实现对其进行透视变换。

获取轮廓的四个顶点坐标

上篇博客已经获取到了轮廓坐标，但是每个坐标对应的位置是不确定的，需要通过计算将其明确出来。轮廓坐标从三维修改为二维

cv.drawContours(src, [screen_cnt], -1, (0, 0, 255), 2)
print(screen_cnt)print(screen_cnt.shape)print(screen_cnt.reshape(4, 2))

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代码运行效果如下，图片不同得到的数值不同。

[[[ 30  94]] [[ 17 273]] [[469 278]] [[462 106]]](4, 1, 2)[[ 30  94] [ 17 273] [469 278] [462 106]]

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坐标转换之后，对应到图片的位置如下图所示。

一般情况下，我们描述一个矩形区域，在 OpenCV 中，采用的是 左上，右上，右下，左下 顺时针顺序，所以接下来需要对这四个坐标进行转换。

声明一个函数进行相应的计算工作。

def change_points(input_points):  pass
# 函数调用change_points(screen_cnt.reshape(4, 2))

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计算 4 个点横纵坐标之和

def change_points(input_points):    s = input_points.sum(axis=1)    print(s)

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核心用到的是 numpy 中的 sum 函数，注意 axis 轴参数，0 表示竖向，1 表示横向，这里的横向就是该点的横纵坐标之和。

对于一个矩形区域，左上点与右下点分别是横纵坐标之和最小的点与最大的点，基于此，继续完善代码。

下述代码使用了 np.argmin() 和 np.argmax() 函数，可以通过搜索引擎进行快速学习。

def change_points(input_points):    s = input_points.sum(axis=1)    p1 = input_points[np.argmin(s)]    p3 = input_points[np.argmax(s)]    print(p1,p3)

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得到的数据如下：

[[ 30  94] [ 17 273] [469 278] [462 106]][30 94] [469 278]

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左下点与右上点的计算方式为，使用 np.diff() 函数，计算横纵坐标之差最小找到右上角的点，横纵坐标之差最大找到左下角的点。对应下图可以辅助理解，左下点 300-100 = 200，右上点 100-400 = -300。

def change_points(input_points):    s = input_points.sum(axis=1)    p1 = input_points[np.argmin(s)]    p3 = input_points[np.argmax(s)]    print(p1,p3)
    diff = np.diff(input_points,axis=1)    p2 = input_points[np.argmin(diff)]    p4 = input_points[np.argmax(diff)]    print(p2,p4)

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此时，4 个坐标都已经获取到，最后声明一个空矩阵，赋值之后进行返回。

def change_points(input_points):    s = input_points.sum(axis=1)    p1 = input_points[np.argmin(s)]    p3 = input_points[np.argmax(s)]
    diff = np.diff(input_points, axis=1)    p2 = input_points[np.argmin(diff)]    p4 = input_points[np.argmax(diff)]
    # 声明一个所有元素都为 0 的矩阵    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")    rect[0] = p1    rect[1] = p2    rect[2] = p3    rect[3] = p4    print(rect)    return rectchange_points(screen_cnt.reshape(4, 2))

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坐标数值与图片对应位置如下：

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希望今天的 1 个小时（貌似不太够）你有所收获，我们下篇博客见~

博主 ID：梦想橡皮擦，希望大家点赞、评论、收藏。

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/4ce716dbf0e440bd156bad5d8】。文章转载请联系作者。

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爬虫 100 例作者，蓝桥签约作者，博客专家 2021.02.06 加入

6 年产品经理+教学经验，3 年互联网项目管理经验；互联网资深爱好者；沉迷各种技术无法自拔，导致年龄被困在 25 岁； CSDN 爬虫 100 例作者。个人公众号“梦想橡皮擦”。

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