Python中利用skimage.transformProjectiveTransform()函数实现图像的透视映射

在Python中，我们可以使用skimage库中的transform模块的ProjectiveTransform()函数来实现图像的透视映射。透视映射（Perspective Transformation）是一种将图像从一个透视视角投影到另一个透视视角的映射操作。

下面是一个使用例子：

首先，我们需要导入相应的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.io import imread
from skimage import transform

然后，我们需要读取一张要进行透视映射的原始图像，并显示它：

image = imread('original.jpg')
plt.imshow(image)
plt.show()

接下来，我们需要定义透视变换的目标四个点：

src_points = [[0, 0], [image.shape[1], 0], [0, image.shape[0]], [image.shape[1], image.shape[0]]]
dst_points = [[0, 0], [image.shape[1], 0], [100, image.shape[0]], [image.shape[1]-100, image.shape[0]]]

src_points表示原始图像中的四个点，dst_points表示透视映射后图像中的目标四个点。需要注意的是，这里的点坐标是以列表形式表示的，分别表示每个点的像素坐标。

然后，我们可以使用ProjectiveTransform()函数创建一个透视变换对象：

transform_obj = transform.ProjectiveTransform()

接下来，我们使用该变换对象的estimate()函数来估计透视变换矩阵：

transform_obj.estimate(np.array(src_points), np.array(dst_points))

然后，我们可以使用warp()函数将原始图像进行透视变换，并显示变换后的图像：

warped_image = transform.warp(image, transform_obj)
plt.imshow(warped_image)
plt.show()

最后，我们可以将变换后的图像保存到文件中：

transformed_image = (warped_image * 255).astype(np.uint8)
plt.imsave('transformed.jpg', transformed_image)

综上所述，以上是一个使用skimage库中的ProjectiveTransform()函数实现图像透视映射的例子。通过定义原始图像中的四个点和目标图像中的四个点，我们可以使用透视变换对象来进行透视映射，并将变换后的图像保存到文件中。