matlab练习程序(倾斜校正,透视变换)
来源:互联网 发布:java程序员推荐笔记本 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:15
本文转载自 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/12/16/2820916.html,感谢作者Dsp Tian的分享。
过去也写过透视变换,当时算法真是弱爆了,我竟然会通过两次变换。不过那引用的三篇文章都是非常好的文章,直到今天我才看明白。所谓的倾斜校正,一定要有标定点,将一个倾斜的矩形变为不倾斜的。因此可以从原四边形四个点和新矩形四个点得到一个变换矩阵,根据这个矩阵再作用到全局图像就可以了。详细原理在这里,MIT的,我也不会比他介绍的更好了,还是看原版的好。
我这里的代码完全就是按照MIT那篇文章的原理实现的,不过因为Matlab细节的原因,我把公式中x和y位置互换了:
clear all;close all;clc;img= imread('rect.bmp');img= rgb2gray(img);imshow(mat2gray(img));[M N] = size(img);dot=ginput(); %取四个点,依次是左上,右上,左下,右下,这里我取的是书的四个角w=round(sqrt((dot(1,1)-dot(2,1))^2+(dot(1,2)-dot(2,2))^2)); %从原四边形获得新矩形宽h=round(sqrt((dot(1,1)-dot(3,1))^2+(dot(1,2)-dot(3,2))^2)); %从原四边形获得新矩形高y=[dot(1,1) dot(2,1) dot(3,1) dot(4,1)]; %四个原顶点x=[dot(1,2) dot(2,2) dot(3,2) dot(4,2)];%这里是新的顶点,我取的矩形,也可以做成其他的形状%大可以原图像是矩形,新图像是从dot中取得的点组成的任意四边形.:)Y=[dot(1,1) dot(1,1) dot(1,1)+h dot(1,1)+h]; X=[dot(1,2) dot(1,2)+w dot(1,2) dot(1,2)+w];B=[X(1) Y(1) X(2) Y(2) X(3) Y(3) X(4) Y(4)]'; %变换后的四个顶点,方程右边的值%联立解方程组,方程的系数A=[x(1) y(1) 1 0 0 0 -X(1)*x(1) -X(1)*y(1); 0 0 x(1) y(1) 1 -Y(1)*x(1) -Y(1)*y(1); x(2) y(2) 1 0 0 0 -X(2)*x(2) -X(2)*y(2);0 0 x(2) y(2) 1 -Y(2)*x(2) -Y(2)*y(2); x(3) y(3) 1 0 0 0 -X(3)*x(3) -X(3)*y(3);0 0 x(3) y(3) 1 -Y(3)*x(3) -Y(3)*y(3); x(4) y(4) 1 0 0 0 -X(4)*x(4) -X(4)*y(4);0 0 x(4) y(4) 1 -Y(4)*x(4) -Y(4)*y(4)];fa=inv(A)*B; %用四点求得的方程的解,也是全局变换系数a=fa(1);b=fa(2);c=fa(3);d=fa(4);e=fa(5);f=fa(6);g=fa(7);h=fa(8);rot=[d e f; a b c; g h 1]; %公式中第一个数是x,Matlab第一个表示y,所以我矩阵1,2行互换了pix1=rot*[1 1 1]'/(g*1+h*1+1); %变换后图像左上点pix2=rot*[1 N 1]'/(g*1+h*N+1); %变换后图像右上点pix3=rot*[M 1 1]'/(g*M+h*1+1); %变换后图像左下点pix4=rot*[M N 1]'/(g*M+h*N+1); %变换后图像右下点height=round(max([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)])-min([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)])); %变换后图像的高度width=round(max([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)])-min([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)])); %变换后图像的宽度imgn=zeros(height,width);delta_y=round(abs(min([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)]))); %取得y方向的负轴超出的偏移量delta_x=round(abs(min([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)]))); %取得x方向的负轴超出的偏移量inv_rot=inv(rot);for i = 1-delta_y:height-delta_y %从变换图像中反向寻找原图像的点,以免出现空洞,和旋转放大原理一样 for j = 1-delta_x:width-delta_x pix=inv_rot*[i j 1]'; %求原图像中坐标,因为[YW XW W]=fa*[y x 1],所以这里求的是[YW XW W],W=gy+hx+1; pix=inv([g*pix(1)-1 h*pix(1);g*pix(2) h*pix(2)-1])*[-pix(1) -pix(2)]'; %相当于解[pix(1)*(gy+hx+1) pix(2)*(gy+hx+1)]=[y x],这样一个方程,求y和x,最后pix=[y x]; if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=M && pix(2)<=N imgn(i+delta_y,j+delta_x)=img(round(pix(1)),round(pix(2))); %最邻近插值,也可以用双线性或双立方插值 end endendfigure;imshow(uint8(imgn));程序效果见图:
结果:
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