前面學習了仿射變換，是經常使用到的變換，也很容易理解。在日常生活中，經常會遇到下面這種的情況：

仔細地觀察比亞迪秦這臺汽車的車牌，發現它拍照的角度不是垂直的方向，而是有一個角度，當要進行車牌識別的時候，發現字元是變形的，與電腦裡比較的圖片肯定有區別，因此識別不出來。這時怎麼辦呢？就需要經過一個投影變換才可以把車牌號糾正過來，才能進入識別過程。

好吧，到這裡認識到投影變換的感性認識了，那麼你又會繼續考慮下一個問題，在軟體裡怎麼樣計算呢，難道還是使用仿射變換的矩陣。從這裡看一下，前面閩A比較大，後面88比較小，說明原本平行的兩邊已經不平行了。仿射變換之後，平行的線還是平行的，因此這一點也是仿射變換與投影變換的區別。

投影變換隻是保證同一條直線的點還是在同一條直線上，但不再保證平行了。因為投影變換是一個二維影象（車牌）經過一個三維變換，然後對映到另外一個二維空間，二維影象的二維空間與對映後的二維空間不一樣，如果一樣，就是仿射變換。投影變換也可以使用矩陣來進行描述，如下:

投影變換的矩陣是8個未知數，所以要四組不同的座標點才可以計算出來，與前面的矩陣比較一下：

在OpenCV裡是使用下面的公式計算：

因此只要構造了投影變換矩陣，其它的計算與仿射變換是一樣的。下面通過例子來演示投影變換的功能：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
#圖片的路徑
imgname = "img1.jpg"
#讀取圖片
image = cv2.imread(imgname,cv2.IMREAD_COLOR)
#圖片的高度和寬度
h,w = image.shape[:2]
#從目標座標計算出3X3的矩陣，然後呼叫warpPerspective執行
src = np.array([[0,0],[w-1,[0,h-1],h-1]],np.float32)
dst = np.array([[100,50],[w/2.0,[100,np.float32)
A1 = cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)
d1 = cv2.warpPerspective(image,A1,(w,h),borderValue = 125)
#顯示操作之後的圖片
cv2.imshow("d1",d1)
#顯示影象
cv2.imshow("image",image)
#等待使用者輸入，然後刪除所有視窗
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

結果輸出如下：

在這個例子裡，先行構造四組座標點，然後呼叫getPerspectiveTransform函式計算投影變換矩陣，然後呼叫函式warpPerspective來計算變換。如果要糾正圖片，也是一樣的，只要給出前後的四組的座標值即可。

總結

以上所述是小編給大家介紹的python在OpenCV裡實現投影變換效果,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回覆大家的。在此也非常感謝大家對我們網站的支援！
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