我的 OpenCV remap()ing 有什么问题？

Question

我把答案中的代码 from Image transformation in OpenCV 并尝试将其改编为我的图像。

我的源图片：

在其中，我确定了方格砖中心的像素坐标，如下所示：

我的目标分辨率是784。我计算了像素的目标坐标。我的结果代码是这样的：

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)

如果我运行这个，none 的源点最终到达了它们的预定目的地，但我得到的却是一团糟。我在此处添加了目的地点：

我哪里错了？我注意到我的网格和地图数组的分布不如示例中的那样好。是我积分太少了吗？我需要在常规网格中使用它们吗？我试过只使用外角的四个点，也没有运气。

Answer 1

如果您只有 8 个点用于扭曲图像并且没有真正的失真，我建议使用 here 中描述的透视变换。

您引用的 link 试图消除导致非直线的额外扭曲，但图像中的所有线条都是直的。

代码如下：

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

整个问题是，我再次对 numpy 的 row/column 索引而不是 x/y 感到困惑。 #opencv IRC 频道中有人指出了这一点。我的源数组和目标数组必须切换它们的列：

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)

然后它按预期工作（忽略丑陋的扭曲，这是用于查找错误的简化坐标列表）：

我的 OpenCV remap()ing 有什么问题？

What is wrong with my OpenCV remap()ing?

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