python前视图转换为俯视图

Posted 2023-03-13

想要把前视图转化为鸟瞰图，有两种做法

1.在没有标定的情况下，只能选取四个点对了

在有标定的情况下，可以直接使用标定的参数

这里主要介绍1

1.没有标定的情况下，主要用到了两个函数

M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)

warped = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0] + 1080))

cv2.getPerspectiveTransform 从四个点对中计算透视变换，返回值为3*3的透视变换矩阵

cv2.warpPerspective 计算透视变换后的图像

这里自己遇到的坑是，在计算透视变换矩阵的时候，怎么获取那四个点对，翻了很多blog，都没搞清，最后认认真真的找了一个认认真真的阅读之后，总算摸到门道了，有了一种融会贯通的感觉。

现在的目标是将图像由前视图转化为鸟瞰图，根据先验知识，在鸟瞰图下，长方形物体显示出来肯定是长方形，因此，我们只要在前视图中找到一个正方形的物体，并指定他在俯视图中的坐标就可以了，这里有个但是，由于先验信息里面只有矩形这个信息，具体的长宽比什么的，以及实际的大小未知，所以转化到鸟瞰图下并不能反应物体的真实长度。

这里怎么定义转化后的坐标要自己把握

790ec7dc8aa1

原图

比如说转化到黄色的坐标(内接矩形)，这时候就会内缩，图像出现黑边

790ec7dc8aa1

转化到黄色坐标

如果转化到蓝色的，那么能看到的方位就很小了，只有当前车道了(外接矩形)

790ec7dc8aa1

转化到蓝色坐标

dst的坐标也可以自己写，想要转成多大的图像也可以自己填

比如说根据车道的宽度和虚线的长度，可以大概估算出实际长宽比，一个车道宽度为3.75米 这种城市道路一般虚线是两米，间隔4米(高速一般是69，也就是15米)大概估计一下，高度是12米，也就是说长宽比为12:7，想要显示出4个车道，图像的宽度为1920，折算了一下，目标图像的坐标大概是(这里要注意，图像的坐标是从左上角开始算的)

790ec7dc8aa1

自定义

坐标定义代码：

src = np.float32([(1242,1949),(1961,1949), (2695, 2542), (133, 2542)])

#内接矩形

dst = np.float32([(1242, 1949), (1961, 1949), (1961, 2542), (1242, 2542)])

#外接矩形

dst = np.float32([(132, 1949), (2695, 1949), (2695, 2542), (133, 2542)])

#自定义

dst = np.float32([(480,1560-1080), (1440,1560-1080), (1440,3096-1080), (480,3096-1080)])

2.使用标定参数来转化

这个转化就是真实的了，因为知道相机的内参，还有相机的pitch角以及相机距离地面的高度

matlab里面转的，要标定的参数

可以参考的透视变换 参考技术A 在俯视状态下，全选图形，用建模下的“三维旋转”命令，把这个图形用三维小控件，让原图形沿X轴旋转90度。这时，经旋转后的原图形，就会重合变成一条直线。再用三维视图下的工具，把当前俯视改变为前视。在前视图的状态下，看到的图形就会恢复为以前的样子。 参考技术B 在Python中，可以使用OpenCV的cv2.warpPerspective函数来将前视图转换为俯视图。它需要输入一个3x3的变换矩阵，可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数获取这个变换矩阵。