如何正確執行cv::warpPerspective 來校正一組點
問題:
嘗試使用cv ::warpPerspective ::warpPerspective在一組點上實現傾斜校正效果取得了不令人滿意的結果。下圖中的綠色矩形說明了所需的歪斜校正:
[帶有綠色矩形概述感興趣區域的文檔圖像]
原因:
不正確的結果可能歸因於幾個方面因子:
- 點順序:輸入和輸出向量中的點必須具有相同的順序(例如,左上、左下、右下、上-right).
- 輸出影像大小:為了防止產生的影像包含多餘的背景,應設定其寬度和高度以匹配去歪斜區域周圍的邊界矩形。
解決方案:
為了解決這些問題,下面的代碼已修改:
void main() { cv::Mat src = cv::imread("r8fmh.jpg", 1); // Points representing the corners of the paper in the picture: vector<point> not_a_rect_shape; not_a_rect_shape.push_back(Point(408, 69)); not_a_rect_shape.push_back(Point(72, 2186)); not_a_rect_shape.push_back(Point(1584, 2426)); not_a_rect_shape.push_back(Point(1912, 291)); // Assemble a rotated rectangle from the points RotatedRect box = minAreaRect(cv::Mat(not_a_rect_shape)); // Extract the corner points of the rotated rectangle Point2f pts[4]; box.points(pts); // Define the vertices for the warp transformation Point2f src_vertices[3]; src_vertices[0] = pts[0]; src_vertices[1] = pts[1]; src_vertices[2] = pts[3]; Point2f dst_vertices[3]; dst_vertices[0] = Point(0, 0); dst_vertices[1] = Point(box.boundingRect().width - 1, 0); dst_vertices[2] = Point(0, box.boundingRect().height - 1); // Use the affine transform as it's faster for the given use case Mat warpAffineMatrix = getAffineTransform(src_vertices, dst_vertices); cv::Mat rotated; cv::Size size(box.boundingRect().width, box.boundingRect().height); warpAffine(src, rotated, warpAffineMatrix, size, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT); imwrite("rotated.jpg", rotated); }</point>
改進:
要進一步提高效率,請考慮使用cv::getAffineTransform() 和 cv::warpAffine() 取代 cv:: getPerspectiveTransform() 和 cv::warpPerspective()。這些函數是專門為仿射變換而設計的,速度明顯更快。
以上是為什麼我的 cv::warpPerspective 傾斜校正實作會產生不正確的結果,如何修復它?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在C 中使用XML是因為它提供了結構化數據的便捷方式,尤其在配置文件、數據存儲和網絡通信中不可或缺。 1)選擇合適的庫,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根據項目需求決定。 2)了解XML解析和生成的兩種方式:DOM適合頻繁訪問和修改,SAX適用於大文件或流數據。 3)優化性能時,TinyXML適合小文件,pugixml在內存和速度上表現好,RapidXML處理大文件優異。

C#和C 的主要區別在於內存管理、多態性實現和性能優化。 1)C#使用垃圾回收器自動管理內存,C 則需要手動管理。 2)C#通過接口和虛方法實現多態性,C 使用虛函數和純虛函數。 3)C#的性能優化依賴於結構體和並行編程,C 則通過內聯函數和多線程實現。

C 中解析XML數據可以使用DOM和SAX方法。 1)DOM解析將XML加載到內存,適合小文件,但可能佔用大量內存。 2)SAX解析基於事件驅動,適用於大文件,但無法隨機訪問。選擇合適的方法並優化代碼可提高效率。

C 在遊戲開發、嵌入式系統、金融交易和科學計算等領域中的應用廣泛,原因在於其高性能和靈活性。 1)在遊戲開發中,C 用於高效圖形渲染和實時計算。 2)嵌入式系統中,C 的內存管理和硬件控制能力使其成為首選。 3)金融交易領域,C 的高性能滿足實時計算需求。 4)科學計算中,C 的高效算法實現和數據處理能力得到充分體現。

C 沒有死,反而在許多關鍵領域蓬勃發展:1)遊戲開發,2)系統編程,3)高性能計算,4)瀏覽器和網絡應用,C 依然是主流選擇,展現了其強大的生命力和應用場景。

C#和C 的主要區別在於語法、內存管理和性能:1)C#語法現代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性並支持模板。 2)C#自動內存管理,C 需要手動管理。 3)C 性能優於C#,但C#性能也在優化中。

在C 中處理XML數據可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2庫。 1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM適合小文件,SAX適合大文件。 2)生成XML文件:將數據結構轉換為XML格式並寫入文件。通過這些步驟,可以有效地管理和操作XML數據。

在C 中處理XML數據結構可以使用TinyXML或pugixml庫。 1)使用pugixml庫解析和生成XML文件。 2)處理複雜的嵌套XML元素,如書籍信息。 3)優化XML處理代碼,建議使用高效庫和流式解析。通過這些步驟,可以高效處理XML數據。


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