Python中使用skimage.transformProjectiveTransform()实现图像的透视校正

在Python中，可以使用scikit-image库中的transform模块来实现图像的透视校正。透视校正是通过将图像投影到一个平面上来消除透视畸变，使得平行线在校正后的图像中仍然保持平行。skimage.transform中的ProjectiveTransform类提供了实现透视校正的方法。下面是一个具体的使用示例。

首先，我们需要导入必要的库和模块。

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

接下来，我们需要加载一张待校正的图像。在这个例子中，我们使用一张包含有一本书的图像。

image = imread('book.jpg')

接下来，我们需要定义一个四边形的顶点，这个四边形将会被投影为一个矩形。这四个顶点应该按照逆时针的顺序给出。

src = np.array([[63, 242], [289, 4], [480, 573], [304, 711]])

下一步是定义一个矩形的四个顶点，这个矩形将作为透视校正后的图像。

dst = np.array([[0, 0], [400, 0], [400, 600], [0, 600]])

然后，我们使用ProjectiveTransform类来创建一个透视变换对象，并使用fit方法将源和目标点对应起来。

transform = ProjectiveTransform()
transform.estimate(src, dst)

最后，我们使用warp函数来应用透视变换，并显示校正后的图像。

warped = warp(image, transform, output_shape=(600, 400))
plt.imshow(warped)
plt.show()

完整的代码如下：

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

image = imread('book.jpg')

src = np.array([[63, 242], [289, 4], [480, 573], [304, 711]])
dst = np.array([[0, 0], [400, 0], [400, 600], [0, 600]])

transform = ProjectiveTransform()
transform.estimate(src, dst)

warped = warp(image, transform, output_shape=(600, 400))
plt.imshow(warped)
plt.show()

运行以上代码，将会显示校正后的图像，该图像中的书本看起来完全正立。