Python 基于Opencv的透视变换

我正在尝试使用Python和OpenCV实现透视转换。通过选择图像上的4个点进行变换时，输出图像高度模糊。即使我不使用鼠标事件选择4个点（相当于硬编码），图像质量仍然模糊。以下是我的编程尝试：

`def draw_circle(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
        cv2.circle(img, (x, y), 5, (255, 0, 0), -1)
        p = (x, y)
        l.append(p)
        print(l)

cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
img = cv2.imread('Path  to my input image')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.resizeWindow('image', 600, 600)

cv2.setMouseCallback('image', draw_circle)

while 1:
    cv2.imshow('image', img)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

rows, cols, channels = img.shape
pts1 = np.float32(l)
pts2 = np.float32([[0, 0], [200, 0], [200, 100], [0, 100]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (200, 100), cv2.INTER_LINEAR)

h1 = math.sqrt((abs(pts1[1][0] - pts1[0][0])) ** 2 + (abs(pts1[1][1] - pts1[0][1])) ** 2)
h2 = math.sqrt((abs(pts1[3][0] - pts1[2][0])) ** 2 + (abs(pts1[3][1] - pts1[2][1])) ** 2)
v1 = math.sqrt((abs(pts1[3][0] - pts1[0][0])) ** 2 + (abs(pts1[3][1] - pts1[0][1])) ** 2)
v2 = math.sqrt((abs(pts1[2][0] - pts1[1][0])) ** 2 + (abs(pts1[2][1] - pts1[1][1])) ** 2)
max_h = int(max(h1, h2))
max_v = int(max(v1, v2))


dst = cv2.resize(dst, (max_h, max_v))
plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output')
plt.show()`

这是我的输入图像：这是带有选择性饮料的冰箱图像

这是我的输出图像：这是透视变换后的输出图像

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在代码中替换此行

pts2 = np.float32([[0, 0], [200, 0], [200, 100], [0, 100]])

对于这个（可能您必须切换v/h顺序，我不知道python语法）：

通过将max_h/max_v计算移动到变换计算之前。然后删除调整大小代码

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此时，您首先（隐式）调整为100x200的临时图像，如果之后将其调整为更大的图像，则会变得非常模糊。

示例：解决方案非常有用！如果我想删除鼠标单击事件，有哪些可能的选项可以执行相同的操作？我能完全自动化吗？谢谢你的回答@Mickayou需要自动检测和分割所需的对象。这是一项非常艰巨的任务，目前还没有通用的工作解决方案，而且可能有很多开放式的工作要做。人们通过点击和选择/裁剪图像中的对象来训练机器学习检测器/分类器。如果有可能使这项任务自动化，他们将已经有了一个工作的检测器/分类器；）谢谢分享这个@mika.Kudos！！

pts2 = np.float32([[0, 0], [max_h,0], [max_h,max_v], [0,max_v]])