为什么我的 cv::warpPerspective 倾斜校正实施会产生不正确的结果,如何修复它?
如何正确执行 cv::warpPerspective 来校正一组点
问题:
尝试使用 cv ::warpPerspective 在一组点上实现倾斜校正效果取得了不令人满意的结果。下图中的绿色矩形说明了所需的歪斜校正:
[带有绿色矩形概述感兴趣区域的文档图像]
原因:
不正确的结果可能归因于几个方面因子:
- 点顺序: 输入和输出向量中的点必须具有相同的顺序(例如,左上、左下、右下、上-right).
- 输出图像大小:为了防止生成的图像包含多余的背景,应设置其宽度和高度以匹配去歪斜区域周围的边界矩形。
解决方案:
为了解决这些问题,下面的代码已修改:
void main() { cv::Mat src = cv::imread("r8fmh.jpg", 1); // Points representing the corners of the paper in the picture: vector<Point> not_a_rect_shape; not_a_rect_shape.push_back(Point(408, 69)); not_a_rect_shape.push_back(Point(72, 2186)); not_a_rect_shape.push_back(Point(1584, 2426)); not_a_rect_shape.push_back(Point(1912, 291)); // Assemble a rotated rectangle from the points RotatedRect box = minAreaRect(cv::Mat(not_a_rect_shape)); // Extract the corner points of the rotated rectangle Point2f pts[4]; box.points(pts); // Define the vertices for the warp transformation Point2f src_vertices[3]; src_vertices[0] = pts[0]; src_vertices[1] = pts[1]; src_vertices[2] = pts[3]; Point2f dst_vertices[3]; dst_vertices[0] = Point(0, 0); dst_vertices[1] = Point(box.boundingRect().width - 1, 0); dst_vertices[2] = Point(0, box.boundingRect().height - 1); // Use the affine transform as it's faster for the given use case Mat warpAffineMatrix = getAffineTransform(src_vertices, dst_vertices); cv::Mat rotated; cv::Size size(box.boundingRect().width, box.boundingRect().height); warpAffine(src, rotated, warpAffineMatrix, size, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT); imwrite("rotated.jpg", rotated); }
改进:
要进一步提高效率,请考虑使用 cv::getAffineTransform() 和 cv::warpAffine() 代替 cv:: getPerspectiveTransform() 和 cv::warpPerspective()。这些函数是专门为仿射变换而设计的,并且速度明显更快。
以上是为什么我的 cv::warpPerspective 倾斜校正实施会产生不正确的结果,如何修复它?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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C#和C 的历史与演变各有特色,未来前景也不同。1.C 由BjarneStroustrup在1983年发明,旨在将面向对象编程引入C语言,其演变历程包括多次标准化,如C 11引入auto关键字和lambda表达式,C 20引入概念和协程,未来将专注于性能和系统级编程。2.C#由微软在2000年发布,结合C 和Java的优点,其演变注重简洁性和生产力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入异步编程,未来将专注于开发者的生产力和云计算。

C 和XML的未来发展趋势分别为:1)C 将通过C 20和C 23标准引入模块、概念和协程等新特性,提升编程效率和安全性;2)XML将继续在数据交换和配置文件中占据重要地位,但会面临JSON和YAML的挑战,并朝着更简洁和易解析的方向发展,如XMLSchema1.1和XPath3.1的改进。

C 持续使用的理由包括其高性能、广泛应用和不断演进的特性。1)高效性能:通过直接操作内存和硬件,C 在系统编程和高性能计算中表现出色。2)广泛应用:在游戏开发、嵌入式系统等领域大放异彩。3)不断演进:自1983年发布以来,C 持续增加新特性,保持其竞争力。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显着差异。 1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。 2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 通过第三方库(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )与XML交互。1)使用库解析XML文件,将其转换为C 可处理的数据结构。2)生成XML时,将C 数据结构转换为XML格式。3)在实际应用中,XML常用于配置文件和数据交换,提升开发效率。

C 学习者和开发者可以从StackOverflow、Reddit的r/cpp社区、Coursera和edX的课程、GitHub上的开源项目、专业咨询服务以及CppCon等会议中获得资源和支持。1.StackOverflow提供技术问题的解答;2.Reddit的r/cpp社区分享最新资讯;3.Coursera和edX提供正式的C 课程;4.GitHub上的开源项目如LLVM和Boost提升技能;5.专业咨询服务如JetBrains和Perforce提供技术支持;6.CppCon等会议有助于职业

C 的未来将专注于并行计算、安全性、模块化和AI/机器学习领域:1)并行计算将通过协程等特性得到增强;2)安全性将通过更严格的类型检查和内存管理机制提升;3)模块化将简化代码组织和编译;4)AI和机器学习将促使C 适应新需求,如数值计算和GPU编程支持。

C 在现代编程中仍然具有重要相关性。1)高性能和硬件直接操作能力使其在游戏开发、嵌入式系统和高性能计算等领域占据首选地位。2)丰富的编程范式和现代特性如智能指针和模板编程增强了其灵活性和效率,尽管学习曲线陡峭,但其强大功能使其在今天的编程生态中依然重要。
