C++ OpenCV实战之图像透视矫正

前言

本文将使用opencv c++ 进行图像透视矫正。

一、图像预处理

原图如图所示。首先进行图像预处理。将图像进行灰度、滤波、二值化、形态学等操作，目的是为了下面的轮廓提取。在这里我还使用了形态学开、闭操作，目的是使整个二值图像连在一起。大家在做图像预处理时，可以根据图像特征自行处理。

	mat gray;
	cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray);

	mat gaussian;
	gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0);

	mat thresh;
	threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary_inv | thresh_otsu);

	mat kernel = getstructuringelement(morph_rect, size(3, 3));
	mat open;
	morphologyex(thresh, open, morph_open, kernel);

	mat kernel1 = getstructuringelement(morph_rect, size(7, 7));
	mat close;
	morphologyex(open, close, morph_close, kernel1);

如图就是经过图像预处理得到的二值图像。

二、轮廓提取

1.提取最外轮廓

	vector<vector<point>>contours;	
	findcontours(close, contours, retr_external, chain_approx_simple);

使用findcontours、retr_external就可以提取出物体最外轮廓。

2.提取矩形四个角点

接下来将使用approxpolydp进行多边形轮廓拟合，目的是为了找到矩形的四个角点。关于approxpolydp api大家可以自行百度查看其用法。

	vector<vector<point>>conpoly(contours.size());
	vector<point>srcpts;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		double area = contourarea(contours[i]);

		if (area > 10000)
		{
			double peri = arclength(contours[i], true);

			approxpolydp(contours[i], conpoly[i], 0.02*peri, true);
             //获取矩形四个角点
			srcpts = { conpoly[i][0],conpoly[i][1],conpoly[i][2],conpoly[i][3] };

		}

	}

3.将矩形角点排序

由于我们之前使用的approxpolydp获取的角点是无序的，所以我们得确定各角点所在的位置。在这里我使用的算法是根据其角点所在图像位置特征确定左上、左下、右下、右上四个点。

	int width = src.cols / 2;
	int height = src.rows / 2;
	int t_l, t_r, b_r, b_l;

	for (int i = 0; i < srcpts.size(); i++)
	{
		if (srcpts[i].x < width && srcpts[i].y < height)
		{
			t_l = i;
		}
		if (srcpts[i].x > width && srcpts[i].y < height)
		{
			t_r = i;
		}
		if (srcpts[i].x > width && srcpts[i].y > height)
		{
			b_r = i;
		}
		if (srcpts[i].x < width && srcpts[i].y > height)
		{
			b_l = i;
		}
		
	}

如图所示。至此已经完成了矩形四个角点的定位。接下来就可以使用透视变换进行图像矫正了。

三、透视矫正

在这里我们需要知道透视变换一个原理：

变换后，图像的长和宽应该变为：

长 = max（变换前左边长，变换前右边长）

宽 = max（变换前上边长，变换前下边长）

设变换后图像的左上角位置为原点位置。

	double leftheight = eudis(srcpts[t_l], srcpts[b_l])	
	double rightheight = eudis(srcpts[t_r], srcpts[b_r]);
	double maxheight = max(leftheight, rightheight);

	double upwidth = eudis(srcpts[t_l], srcpts[t_r]);
	double downwidth = eudis(srcpts[b_l], srcpts[b_r]);
	double maxwidth = max(upwidth, downwidth);

确定变换后的长宽之后，就可以使用getperspectivetransform、warpperspective进行透视矫正了。

//这里使用的顺序是左上、右上、右下、左下顺时针顺序。srcaffinepts、dstaffinepts要一一对应
	point2f srcaffinepts[4] = { point2f(srcpts[t_l]),point2f(srcpts[t_r]) ,point2f(srcpts[b_r]) ,point2f(srcpts[b_l]) };
	point2f dstaffinepts[4] = { point2f(0,0),point2f(maxwidth,0),point2f(maxwidth,maxheight),point2f(0,maxheight) };

	mat m = getperspectivetransform(srcaffinepts, dstaffinepts);
	
	mat dstimg;
	warpperspective(src, dstimg, m, point(maxwidth, maxheight));

这就是进行透视矫正之后的效果。

四、源码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

double eudis(point pt1, point pt2)
{
	return sqrt((pt2.x - pt1.x)*(pt2.x - pt1.x) + (pt2.y - pt1.y)*(pt2.y - pt1.y));
}

int main()
{

	mat src = imread("1.jpg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "no image!" << endl;
		system("pause");
		return -1;
	}

	mat gray;
	cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray);

	mat gaussian;
	gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0);

	mat thresh;
	threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary_inv | thresh_otsu);

	mat kernel = getstructuringelement(morph_rect, size(3, 3));
	mat open;
	morphologyex(thresh, open, morph_open, kernel);

	mat kernel1 = getstructuringelement(morph_rect, size(7, 7));
	mat close;
	morphologyex(open, close, morph_close, kernel1);

	vector<vector<point>>contours;	
	findcontours(close, contours, retr_external, chain_approx_simple);

	vector<vector<point>>conpoly(contours.size());
	vector<point>srcpts;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		double area = contourarea(contours[i]);

		if (area > 10000)
		{
			double peri = arclength(contours[i], true);

			approxpolydp(contours[i], conpoly[i], 0.02*peri, true);

			srcpts = { conpoly[i][0],conpoly[i][1],conpoly[i][2],conpoly[i][3] };

		}

	}

	int width = src.cols / 2;
	int height = src.rows / 2;
	int t_l, t_r, b_r, b_l;

	for (int i = 0; i < srcpts.size(); i++)
	{
		if (srcpts[i].x < width && srcpts[i].y < height)
		{
			t_l = i;
		}
		if (srcpts[i].x > width && srcpts[i].y < height)
		{
			t_r = i;
		}
		if (srcpts[i].x > width && srcpts[i].y > height)
		{
			b_r = i;
		}
		if (srcpts[i].x < width && srcpts[i].y > height)
		{
			b_l = i;
		}
		
	}

	//circle(src, srcpts[t_l], 10, scalar(0, 0, 255), -1);
	//circle(src, srcpts[t_r], 10, scalar(0, 255, 255), -1);
	//circle(src, srcpts[b_r], 10, scalar(255, 0, 0), -1);
	//circle(src, srcpts[b_l], 10, scalar(0, 255, 0), -1);

	/*
	变换后，图像的长和宽应该变为：
	长 = max（变换前左边长，变换前右边长）
	宽 = max（变换前上边长，变换前下边长）
	设变换后图像的左上角位置为原点位置。
	*/

	double leftheight = eudis(srcpts[t_l], srcpts[b_l]);
	double rightheight = eudis(srcpts[t_r], srcpts[b_r]);
	double maxheight = max(leftheight, rightheight);

	double upwidth = eudis(srcpts[t_l], srcpts[t_r]);
	double downwidth = eudis(srcpts[b_l], srcpts[b_r]);
	double maxwidth = max(upwidth, downwidth);

	point2f srcaffinepts[4] = { point2f(srcpts[t_l]),point2f(srcpts[t_r]) ,point2f(srcpts[b_r]) ,point2f(srcpts[b_l]) };
	point2f dstaffinepts[4] = { point2f(0,0),point2f(maxwidth,0),point2f(maxwidth,maxheight),point2f(0,maxheight) };

	mat m = getperspectivetransform(srcaffinepts, dstaffinepts);

	mat dstimg;
	warpperspective(src, dstimg, m, point(maxwidth, maxheight));
	//imshow("dst", dstimg);


	imshow("src", src);
	waitkey(0);
	destroyallwindows();

	system("pause");
	return 0;
}

总结

本文使用opencv c++ 进行图像透视矫正，关键步骤有以下几点。

1、图像预处理，获取二值图像。

2、将二值图像进行轮廓提取，定位矩形四个角点，并确定其位置。

3、确定图像变换后的长、宽。并将srcaffinepts、dstaffinepts一一对应之后进行透视变换。

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