OpenCV变换矩阵：仿射与透视扭曲 [英] OpenCV Transformationmatrix: affine vs. perspective warping

问题描述

您好，我目前正在进行图像转换，但有一件事我对扭曲不理解。即warpAffine()和warpPerspective()有什么区别？

我的意思并不是说转型有什么不同。我的问题是，为什么我可以在上述两个函数中使用相同的变换矩阵(3x3)？并且输出是否相同(如果使用相同的变换矩阵运行)

或何时使用其中一个，何时使用另一个？

推荐答案

Affine transformations可以视为所有可能的透视变换的子集，也称为homographies。

它们之间的主要功能差异是仿射变换总是将平行线映射到平行线，而单应可以将平行线映射到相交线，反之亦然。

从规则正方形开始，您可以看到平移变换和欧几里得变换(旋转、均匀缩放和平移)保持纵横比；应用时的结果仍然是正方形。但是，仿射变换可以在任一方向上将正方形挤压成矩形，它还可以为正方形提供剪切/倾斜。但请注意，应用仿射变换后的形状是一个平行四边形-边仍然是平行的。有了单应字，情况就不一定是这样了。平行线可以弯曲，这样它们就会相交。因此，通过单应变换得到的矩形的结果是一般的四边形，而通过仿射变换变换的矩形的结果总是平行四边形。

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函数warpAffine()和warpPerspective()不一定需要是两个不同的函数。任何写成3x3矩阵的仿射变换都可以传递给warpPerspective()并进行同样的变换；换句话说，可以使warpPerspective这样的函数接受2x3和3x3矩阵。但是，透视转换会应用额外的步骤，因为需要额外的行，所以这样做效率不高。此外，warpPerspective执行除法，因此在操作中可能会引入更大的浮点错误，而这对于仿射转换来说是不必要的。最后，无需创建3x3方阵并将其反转，即可反转仿射扭曲。因此，总而言之，将它们作为单独的函数保留是有意义的。

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