Python中利用skimage.transformProjectiveTransform()实现图像透视纠正

在Python中，我们可以使用skimage库中的transform模块来实现图像的透视纠正。其中，skimage.transform.ProjectiveTransform()函数可以用于创建一个透视变换矩阵，并将其应用到图像上。

下面是一个使用实例，假设我们有一张包含文字的倾斜图片，我们希望将其透视纠正：

import numpy as np
from skimage import io, transform

# 读取图片
image = io.imread('input.jpg')

# 定义四个源坐标点（逆时针方向）
src_corners = np.array([[30, 40], 
                        [480, 40], 
                        [480, 300], 
                        [30, 300]])

# 定义四个目标坐标点
dst_corners = np.array([[0, 0], 
                        [500, 0], 
                        [500, 400], 
                        [0, 400]])

# 创建透视变换矩阵
transform_matrix = transform.ProjectiveTransform()
transform_matrix.estimate(src_corners, dst_corners)

# 应用透视变换
output_image = transform.warp(image, transform_matrix.inverse, output_shape=(400, 500))

# 显示结果图像
io.imshow(output_image)
io.show()

在上述代码中，我们首先通过io.imread()函数读取了一张倾斜的图片。然后，我们定义了四个源坐标点（src_corners）和四个目标坐标点（dst_corners）。通过调用transform.ProjectiveTransform()创建了一个透视变换矩阵，并使用estimate()函数来估计这个变换矩阵。接着，我们使用warp()函数将透视变换应用到图像上，并将输出图像的形状设置为(400, 500)。最后，我们使用imshow()函数显示输出图像。

这样，我们就成功地实现了图像的透视纠正。