Android OpenCv4 图像透视变换之图片矫正

本文主要是介绍Android OpenCv4 图像透视变换之图片矫正，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

实现效果

相机拍照，对图片进行倾斜矫正

图片矫正实现步骤

1. 读取图片到内存。
2. 为两张图检测ORB特征点。
3. 特征匹配：找到两图中匹配的特征点，并按照匹配度排列，保留最匹配的一小部分。然后把匹配的特征点画出来并保存图片。
4. 计算单应性矩阵：由于上一步产生的匹配的特征点不是100%正确的，需要调用findHomography 函数来计算多个二维点对之间的最优单应性变换矩阵。
5. 透视变换：有了精确的单应性矩阵，就可以把一张图片的所有像素映射到另一个图片。使用透视变换 来完成图片矫正。

透视变换

透视变换（Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。透视变换是按照物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面。透视变换常用于机器人视觉导航研究中，由于相机视场与地面存在倾斜角使得物体成像产生畸变，通常通过透视变换实现对物体图像的校正。

/**src  原图dst  透视变换后输出图像，与src数据类型相同，但是尺寸与dsize相同M  3*3变换矩阵dsize  输出图像的尺寸flags  插值方法标志borderMode  像素边界外推方法的标志。BORDER_CONSTANT 或者BORDER_REPLICATEborderValue  填充边界使用的数值，默认情况下为0
**/public static void warpPerspective(Mat src, Mat dst, Mat M, Size dsize, int flags, int borderMode, Scalar borderValue)

实现拍照图片矫正代码带注释

    /*** 图片纠正* @param context* @param bitmap* @param iv* @return* @throws IOException*/public static Point alignImages(Context context, Bitmap bitmap, ImageView iv) throws IOException {//读取的原图Mat real = new Mat();Mat grayReal = Utils.loadResource(context, R.drawable.shujiattl1);Imgproc.cvtColor(grayReal, real, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//拍照图Mat mSource = new Mat();Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);Mat sourceMat = new Mat();Imgproc.cvtColor(mSource,sourceMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//原图特征点MatOfKeyPoint real_point = new MatOfKeyPoint();//拍照图特征点MatOfKeyPoint source_point = new MatOfKeyPoint();Mat real1 = new Mat();Mat source1 = new Mat();//为两张图检测ORB特征点orbFeatures(sourceMat,source_point,source1);orbFeatures(real,real_point,real1);//特征点匹配MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();BFMatcher matcher = BFMatcher.create(Core.NORM_HAMMING);matcher.match(source1, real1, matches);List<DMatch> list = matches.toList();Collections.sort(list,new Comparator<DMatch>() {@Overridepublic int compare(DMatch o1, DMatch o2) {return Double.compare(o1.distance,o2.distance);}});
//        float min = list.get(0).distance;List<DMatch> goodMatchers = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < list.size()*0.15; i++) {goodMatchers.add(list.get(i));}Log.e("dbj", " goodMatchers size = "+goodMatchers.size());Mat result =new Mat();MatOfDMatch matOfDMatch = new MatOfDMatch();matOfDMatch.fromList(goodMatchers);//绘制特征点drawMatches(sourceMat, source_point, real, real_point, matOfDMatch, result);List<Point> matOfPoint2fList_source = new ArrayList<>();List<Point> matOfPoint2fList_real = new ArrayList<>();MatOfPoint2f sourcePoints = new MatOfPoint2f();MatOfPoint2f realPoints = new MatOfPoint2f();for (int i = 0; i < goodMatchers.size(); i++) {matOfPoint2fList_source.add(source_point.toArray()[goodMatchers.get(i).queryIdx].pt);matOfPoint2fList_real.add(real_point.toArray()[goodMatchers.get(i).trainIdx].pt);}sourcePoints.fromList(matOfPoint2fList_source);realPoints.fromList(matOfPoint2fList_real);//计算单应性矩阵Mat homography = findHomography(sourcePoints, realPoints, RANSAC);//图片矫正Mat img = new Mat();Imgproc.warpPerspective(mSource,img,homography,new Size(real.width(), real.height()));//以下是求点操作，可以不用管List<Point> points = getPoint(context,img,iv);if (points==null){return null;}//这是我求的左上角的点return points.get(0);}private static void orbFeatures(Mat source, MatOfKeyPoint keyPoints,Mat descriptor) {ORB orbDetector = ORB.create(1000,1.2f);orbDetector.detect(source, keyPoints);orbDetector.compute(source, keyPoints, descriptor);}

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