Python中skimage.transformProjectiveTransform()函数实现图像视角的校正

skimage.transform.ProjectiveTransform() 函数是 scikit-image 库中的一个图像处理函数，用于实现图像视角的校正。该函数可以校正图像的透视变换，将图像投影到平面上或者尽量接近平面投影。

使用该函数前，需要安装 scikit-image 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-image

下面是一个简单的使用例子来说明如何使用 skimage.transform.ProjectiveTransform() 函数来实现图像视角的校正。

首先，导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, transform

然后，读取需要进行校正的图像，并显示图像：

image = io.imread('input.jpg')
plt.imshow(image)
plt.show()

接下来，定义校正参数。校正参数是一个 3x3 的矩阵，可以通过 OpenCV 或者其他图像处理库的函数得到。这里我们直接定义一个简单的校正参数：

correction_params = np.array([[1.2, 0.2, 100],
                             [0.1, 1.3, 50],
                             [0.001, 0.002, 1]])

然后，使用 correction_params 参数创建一个 ProjectiveTransform 对象：

transform_obj = transform.ProjectiveTransform(correction_params)

接下来，使用 transform_obj 对象对图像进行校正处理，并得到校正后的图像：

corrected_image = transform.warp(image, transform_obj)

最后，显示校正后的图像：

plt.imshow(corrected_image)
plt.show()

以上就是使用 skimage.transform.ProjectiveTransform() 函数实现图像视角的校正的一个简单例子。根据实际需求，可以修改校正参数和校正后的图像的展示方式来适应自己的需求。