它可能是这样的：
如何将黑色边框变为白色？pts1 = np.float32([[minx,miny],[maxx,miny],[minx,maxy],[maxx,maxy]]) [minx - 20, maxy + 20],
M = cv2.getPerspectiveTransform(<e
浏览 11提问于2015-05-14得票数 7
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import cv2pts1 = np.float32([[111,219],[287,188],[154,482],[352,440]])matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pt
浏览 243提问于2021-04-26得票数 1
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OpenCV(4.5.5) :-1:函数'warpPerspective‘中的错误：(-5:坏参数) pts1width, height = 250, 350 # getting required size by taking care of hei
浏览 2提问于2022-04-08得票数 0
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正如你所看到的，我已经正确地分配了pts1/ corners中的坐标(至少看起来是这样，经过检查)。在输出imgWarped之后，它抛出错误： traceback (most recent call last):
File "C:\Users\draco\PycharmProjects\Readerimgwarp.cpp:3143: error: (-215:Assertion failed) _src.total() > 0 in function 'cv::warpPerspective' 网上的文档对我
浏览 14提问于2020-11-25得票数 0
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imread('C:\Users\Niranjan\Desktop\FINAL YEAR PROJECT\Python Codes\obj.jpg')pts1= np.float32([[170,220],[466,221],[110,540],[528,541]])M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,<em
浏览 4提问于2017-03-05得票数 2
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pythonimport cv2
[ 0,208], [599,208]]) [115,316], [375,281]])
M =
浏览 3提问于2017-02-10得票数 0
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我有一个python程序，从捕获的视频检测矩形。现在我想将另一个图像投影到检测到的正方形中(就像在这个video中一样)。 我尝试过使用warpPerspective，但似乎不起作用，或者可能是我用错了方式。 我现在的输出看起来像like this。我希望我的输出看起来像like this
浏览 76提问于2019-06-14得票数 0
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我正在尝试实现以下将图像转换为鸟瞰透视图的，但当我使用以下代码执行此操作时，它不会给出预期的结果。import numpy as np
calibrate = np.array([[1000, 0, 800],
浏览 1提问于2015-01-04得票数 0
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20) # DRAW THE BIGGEST CONTOUR pts1= np.float32(biggest) # PREPARE POINTS FOR WARP matrix = cv2
浏览 2提问于2020-11-27得票数 0
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当我使用变换矩阵的逆矩阵再次应用warpPerspective()时，我得到了第一个图像：warped = cv2如何在restored图像上找到矩形的对应坐标？
欢迎使用python和C++两种语言回答。
浏览 1提问于2016-01-25得票数 2
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pts1=np.float32([[867,652],[1020,580],[1206,666],[1057,757]])
cv2.imshow(
浏览 1提问于2019-08-07得票数 7
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我有一个相机从上面指向一个禅宗花园。但是，相机固定在侧面，而不是直接在板的上方。结果，图像看起来像这样(注意矩形的倾斜形状)：
有没有一种方法可以处理图像，使沙子区域看起来或多或少像一个完美的正方形？while True: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Cropping', img)
if cv2.waitKe
浏览 0提问于2015-11-03得票数 5
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如果2,3,6和7上的红点被动态移动到绿色点，我如何裁剪。这些点可能会改变我如何在程序中动态地裁剪。
我尝试了was，但是我没有得到预期的结果。import matplotlib.pyplot as pltimport cv2
pts1= np.float32([[100,60],[260,60],[100,180],[260,180],[100,300],[260,300]
浏览 3提问于2016-09-14得票数 4
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但是当我试图根据需要改变图像的形状(即根据数独网格的大小裁剪图像)时，我得到了错误的结果。pts1，pts2。下面是运行良好的代码。1] images=cv2.circle(image,(int(i[0]),int(i[1])),4,(0,0,255),-1)
pts2 = np.array([[0, 0], [size, 0], [0, size], [size, size]]
浏览 178提问于2020-08-14得票数 0
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将透视图转换为顶部视图
、、、、
,-1)cv2.circle(Image1,(1057,757),5,(0,0,255),-1)
pts2=np.float32([[448,609],[580,607],[582,724],[445,730]])
matrix=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,<e
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
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circle(img, (1200, 180), 5, (0, 0, 255), -1) # pts1=np.float32([[440,50],[2000,185],[1600,1300],[460,500]])
# pts2=np.float32([[0,0],[192
浏览 1提问于2019-07-29得票数 1
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display_cv_image(original)
dst = []
pts2 = np.float32([[1000,2000],[1000,0],[0,0],[0,2000]])
dst = cv2.warpP
浏览 21提问于2020-09-10得票数 0
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= np.float32(l)dst = cv2.warpPerspective(img, M, (200, 100), cv2.INTER_LINEAR)
h1 = math.sqrt((abs(pts1[1][0] - pts1[0][0])) ** 2 + (abs(<e
浏览 2提问于2018-12-27得票数 0
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527.7471216.69 572.1461632.08 598.4651825.54[:,0],pts1[:,1], 'c+', ms = 7)ax2.plot(pts2[:,0],pts2[:,', color = '#DC189B', ms =
浏览 6提问于2018-01-11得票数 0
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