我的OpenCV重映射（）有什么問題？

Question

我從OpenCV中的Image轉換中獲取了答案https://stackoverflow.com/a/10374811/4828720 ，並嘗試將其調整為我的圖像。

我的源圖片：

在其中，我確定了方格磚中心的像素坐標，如下圖所示：

我的目標分辨率是784.我計算了像素的目標坐標。 我得到的代碼是這樣的：

import cv2
from scipy.interpolate import griddata
import numpy as np

source = np.array([
    [315, 15],
    [962, 18],
    [526, 213],
    [754, 215],
    [516, 434],
    [761, 433],
    [225, 701],
    [1036, 694],
], dtype=int)

destination = np.array([
     [14, 14],
     [770, 14],
     [238, 238],
     [546, 238],
     [238, 546],
     [546, 546],
     [14, 770],
     [770, 770]
], dtype=int)

source_image = cv2.imread('frames.png')

grid_x, grid_y = np.mgrid[0:783:784j, 0:783:784j]
grid_z = griddata(destination, source, (grid_x, grid_y), method='cubic')
map_x = np.append([], [ar[:,1] for ar in grid_z]).reshape(784,784)
map_y = np.append([], [ar[:,0] for ar in grid_z]).reshape(784,784)
map_x_32 = map_x.astype('float32')
map_y_32 = map_y.astype('float32')
warped_image = cv2.remap(source_image, map_x_32, map_y_32, cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imwrite("/tmp/warped2.png", warped_image)

如果我運行它，沒有任何源點最終到達預定的目的地，但我得到一個扭曲的混亂。 我在這里添加了目的地點：

我哪里錯了？ 我注意到我的網格和地圖數組的分布不如示例中那樣好。 點數太少了嗎？ 我是否需要在常規網格中使用它們？ 我只嘗試使用外角的四個點而沒有運氣。

Answer 1

如果您只有8個點用於扭曲圖像中沒有真正的失真，我建議使用此處所述的透視變換。

您引用的鏈接會嘗試消除導致非直線的其他扭曲，但圖像中的所有線條都是直線。

代碼看起來像：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('image.png')
rows,cols,ch = img.shape

pts1 = np.float32([
    [315, 15],
    [962, 18],
    [225, 701],
    [1036, 694],
], dtype=int)

pts2 = np.float32([
     [14, 14],
     [770, 14],
     [14, 770],
     [770, 770]
], dtype=int)

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

dst = cv2.warpPerspective(img,M,(784,784))

plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

Answer 2

整個問題是我再次被numpy的行/列索引而不是x / y弄糊塗了。 #opencv IRC頻道中有人指出了這一點。 我的源和目標數組必須切換其列：

source = np.array([
    [15, 315],
    [18, 962],
    [213, 526],
    [215, 754],
    [434, 516],
    [433, 761],
    [701, 225],
    [694, 1036],
], dtype=int)

destination = np.array([
     [14, 14],
     [14, 770],
     [238, 238],
     [238, 546],
     [546, 238],
     [546, 546],
     [770, 14],
     [770, 770]
], dtype=int)

然后它按預期工作（忽略丑陋的扭曲，這是一個簡化的坐標列表來找到bug）：