Java基于opencv—透视变换矫正图像

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很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的，就像下面的这张图

虽然不是很明显，但还是有一点畸变的，而我们要做的就是把它变成下面的这张图

效果看起来并不是很好，主要是四个顶点找的不准确，会有一些偏差，而且矫正后产生的目标图是倒着的，哪位好心人给说说为啥

因为我也没有测试畸变很大的图像，也不能保证方法适用于每个图像，这里仅提供我的思路供大家参考。

思路：

我们最重要的就是找到图像的四个顶点，有利用hough直线，求直线交点确定四个顶点，有采用寻找轮廓确定四个顶点等等；今天我提供的思路，也是采用寻找轮廓的方法，用approxPolyDP函数，对图像轮廓点进行多边形拟合，可以得到大概的一个这样的图

可以看到图像的四个顶点处，都有小白点。接下来我们要做的就是把这些点归类，即划分出四个区域[左上，右上，右下，左下]；我采用的是利用opencv的寻找轮廓，得到最大轮廓，然后生成最小外接矩形，确定四个顶点的大致位置；然后设置一个阀值，与上图中的点集合求距离，大于阀值的舍弃，小于的保留，可以得到如下的图像

这样所有的点集都落到了四个区域，利用矩形中，对角线距离最大，确定四个顶点的位置，发现效果并不是很好，如下图

到此四个顶点的位置大概的确定了，就只需要根据输入和输出点获得图像透视变换的矩阵，然后透视变换；

我们把思路再理一下：

1、寻找图像的四个顶点的坐标(重要)
思路： 1、canny描边 2、寻找最大轮廓 3、对最大轮廓点集合逼近，得到轮廓的大致点集合 4、把点击划分到四个区域中，即左上，右上，左下，右下 5、根据矩形中，对角线最长，找到矩形的四个顶点坐标
2、根据输入和输出点获得图像透视变换的矩阵
3、透视变换

我们来跟着思路实现一下代码

1、canny描边

/**
     * canny算法，边缘检测
     * 
     * @param src
     * @return
 */
public static Mat canny(Mat src) {
    Mat mat = src.clone();
    Imgproc.Canny(src, mat, 60, 200);
    HandleImgUtils.saveImg(mat, "C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/x/canny.jpg");
    return mat;
}

2、寻找最大轮廓;3、对最大轮廓点集合逼近，得到轮廓的大致点集合(代码中有很多冗余，后期会进行优化)

/**
     * 利用函数approxPolyDP来对指定的点集进行逼近 精确度设置好，效果还是比较好的
     * 
     * @param cannyMat
     */
    public static Point[] useApproxPolyDPFindPoints(Mat cannyMat) {

        List contours = new ArrayList();
        Mat hierarchy = new Mat();

        // 寻找轮廓
        Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE,
                new Point(0, 0));

        // 找出匹配到的最大轮廓
        double area = Imgproc.boundingRect(contours.get(0)).area();
        int index = 0;

        // 找出匹配到的最大轮廓
        for (int i = 0; i  area) {
                area = tempArea;
                index = i;
            }
        }

        MatOfPoint2f approxCurve = new MatOfPoint2f();
        MatOfPoint2f matOfPoint2f = new MatOfPoint2f(contours.get(index).toArray());

        // 原始曲线与近似曲线之间的最大距离设置为0.01，true表示是闭合的曲线
        Imgproc.approxPolyDP(matOfPoint2f, approxCurve, 0.01, true);

        Point[] points = approxCurve.toArray();

        return points;
    }

获取四个顶点的参照点

/**
     * 获取四个顶点的参照点，返回Point数组[左上，右上，右下，左下] 思路： 我们可以把四个点分成两部分，左部分，右部分
     * 左部分：高的为左上，低的为左下(高低是以人的视觉) 右部分同理 首先我们找到最左和最右的位置，以它们的两个中间为分界点，
     * 靠左的划分到左部分，靠右的划分到右部分 如果一个区域有三个或更多，哪个比较靠近分界线，划分到少的那个区域
     * 
     * @param cannyMat
     * @return
     */
    public static Point[] findReferencePoint(Mat cannyMat) {
        RotatedRect rect = findMaxRect(cannyMat);
        Point[] referencePoints = new Point[4];
        rect.points(referencePoints);
        double minX = Double.MAX_VALUE;
        double maxX = Double.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i  maxX ? referencePoints[i].x : maxX;
        }

        double center = (minX + maxX) / 2;
        List leftPart = new ArrayList();
        List rightPart = new ArrayList();
        // 划分左右两个部分
        for (int i = 0; i  center) {
                rightPart.add(referencePoints[i]);
            } else {
                if (leftPart.size()  rightPart.size()) {
            // 右部分少
            minDistance = center - leftPart.get(0).x;
            minIndex = 0;
            for (int i = 1; i 

4、把点击划分到四个区域中，即左上，右上，右下，左下(效果还可以)

/**
     * 把点击划分到四个区域中，即左上，右上，右下，左下
     * 
     * @param points
     *            逼近的点集
     * @param referencePoints
     *            四个参照点集(通过寻找最大轮廓，进行minAreaRect得到四个点[左上，右上，右下，左下])
     */
    public static Map pointsDivideArea(Point[] points, Point[] referencePoints) {
        // px1 左上，px2左下，py1右上，py2右下
        List px1 = new ArrayList(), px2 = new ArrayList(), py1 = new ArrayList(),
                py2 = new ArrayList();
        int thresold = 50;// 设置距离阀值
        double distance = 0;
        for (int i = 0; i  map = new HashMap();
        map.put("px1", px1);
        map.put("px2", px2);
        map.put("py1", py1);
        map.put("py2", py2);

        return map;
    }

5、根据矩形中，对角线最长，找到矩形的四个顶点坐标(效果不好)

/**
     * 具体的寻找四个顶点的坐标
     * 
     * @param map
     *            四个点集域 即左上，右上，右下，左下
     * @return
     */
    public static Point[] specificFindFourPoint(Map map) {
        Point[] result = new Point[4];// [左上，右上，右下，左下]
        List px1 = map.get("px1");// 左上
        List px2 = map.get("px2");// 左下
        List py1 = map.get("py1");// 右上
        List py2 = map.get("py2");// 右下

        System.out.println("px1.size() " + px1.size());
        System.out.println("px2.size() " + px2.size());
        System.out.println("py1.size() " + py1.size());
        System.out.println("py2.size() " + py2.size());

        double maxDistance = 0;
        double tempDistance;
        int i, j;
        int p1 = 0, p2 = 0;// 记录点的下标
        // 寻找左上，右下
        for (i = 0; i  maxDistance) {
                    maxDistance = tempDistance;
                    p1 = i;
                    p2 = j;
                }
            }
        }
        result[0] = px1.get(p1);
        result[2] = py2.get(p2);

        // 寻找左下，右上
        maxDistance = 0;
        for (i = 0; i  maxDistance) {
                    maxDistance = tempDistance;
                    p1 = i;
                    p2 = j;
                }
            }
        }
        result[1] = py1.get(p2);
        result[3] = px2.get(p1);
        return result;
    }

整合寻找四个顶点坐标函数

/**
     * 寻找四个顶点的坐标 思路： 1、canny描边 2、寻找最大轮廓 3、对最大轮廓点集合逼近，得到轮廓的大致点集合
     * 4、把点击划分到四个区域中，即左上，右上，左下，右下 5、根据矩形中，对角线最长，找到矩形的四个顶点坐标
     * 
     * @param src
     */
    public static Point[] findFourPoint(Mat src) {
        // 1、canny描边
        Mat cannyMat = canny(src);
        // 2、寻找最大轮廓;3、对最大轮廓点集合逼近，得到轮廓的大致点集合
        Point[] points = useApproxPolyDPFindPoints(cannyMat);
        
        //在图像上画出逼近的点
        Mat approxPolyMat = src.clone();
        for( int i = 0; i  map = pointsDivideArea(points, referencePoints);

        // 画出标记四个区域中的点集
        Mat areaMat = src.clone();
        List px1 = map.get("px1");// 左上
        List px2 = map.get("px2");// 左下
        List py1 = map.get("py1");// 右上
        List py2 = map.get("py2");// 右下

        for (int i = 0; i 

透视变换，矫正图像

/**
     * 透视变换，矫正图像 思路： 1、寻找图像的四个顶点的坐标(重要) 思路： 1、canny描边 2、寻找最大轮廓
     * 3、对最大轮廓点集合逼近，得到轮廓的大致点集合 4、把点击划分到四个区域中，即左上，右上，左下，右下 5、根据矩形中，对角线最长，找到矩形的四个顶点坐标
     * 2、根据输入和输出点获得图像透视变换的矩阵 3、透视变换
     * 
     * @param src
     */
    public static Mat warpPerspective(Mat src) {
        // 灰度话
        src = HandleImgUtils.gray(src);
        // 找到四个点
        Point[] points = HandleImgUtils.findFourPoint(src);

        // Canny
        Mat cannyMat = HandleImgUtils.canny(src);
        // 寻找最大矩形
        RotatedRect rect = HandleImgUtils.findMaxRect(cannyMat);

        // 点的顺序[左上 ，右上 ，右下 ，左下]
        List listSrcs = java.util.Arrays.asList(points[0], points[1], points[2], points[3]);
        Mat srcPoints = Converters.vector_Point_to_Mat(listSrcs, CvType.CV_32F);

        Rect r = rect.boundingRect();
        r.x = Math.abs(r.x);
        r.y = Math.abs(r.y);
        List listDsts = java.util.Arrays.asList(new Point(r.x, r.y), new Point(r.x + r.width, r.y),
                new Point(r.x + r.width, r.y + r.height), new Point(r.x, r.y + r.height));

        System.out.println(r.x + "," + r.y);

        Mat dstPoints = Converters.vector_Point_to_Mat(listDsts, CvType.CV_32F);

        Mat perspectiveMmat = Imgproc.getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);

        Mat dst = new Mat();

        Imgproc.warpPerspective(src, dst, perspectiveMmat, src.size(), Imgproc.INTER_LINEAR + Imgproc.WARP_INVERSE_MAP,
                1, new Scalar(0));
        
        return dst;

    }

测试函数

/**
     * 测试透视变换
     */
    public void testWarpPerspective() {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        Mat src = HandleImgUtils.matFactory("C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/q/x10.jpg");
        src = HandleImgUtils.warpPerspective(src);
        HandleImgUtils.saveImg(src, "C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/q/x10-testWarpPerspective.jpg");
    }

本项目所有代码地址：https://github.com/YLDarren/opencvHandleImg
觉得写的不错话，还是希望能给个Star的

Java基于opencv—透视变换矫正图像

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原文地址：https://www.cnblogs.com/qjmnong/p/9721395.html