Преобразование прямоугольника в трапецию для перспективы

Рассматривали ли вы преобразование homography. Вы используете это, чтобы создать или исправить перспективу на изображении, я думаю, что это именно то, что вам нужно.

С OpenCV вы можете использовать метод cv::findHomography( ). Аргументами являются 4 начальные точки (вершины вашего прямоугольника) и 4 конечные точки (вершины трапеции). Вы получаете матрицу преобразования, которую затем можете использовать с cv::warpPerspective(). или cv::perspectiveTransform().

Я смог найти способ решить вашу проблему.

Вот код, который я использовал для того же:

Importing the required packages:

import cv2
import numpy as np

Reading the image to be used:

filename = '1.jpg'
img = cv2.imread(filename)
cv2.imwrite('img.jpg',img)

Storing the height and width of the image in separate variables:

ih, iw, _ = img.shape

Creating a black window whose size is bigger than that of the image and storing its height and width in separate variables:

black = np.zeros((ih + 300, iw + 300, 3), np.uint8)
cv2.imwrite('black.jpg',black)
bh, bw, _ = black.shape

Storing the 4 corner points of the image in an array:

pts_src = np.array([[0.0, 0.0],[float(iw), 0.0],[float(iw), float(ih)],[0.0,float(ih)]])

Storing the 4 corner points of the trapezoid to be obtained:

pts_dst = np.array([[bw * 0.25, 0],[bw * 0.75, 0.0],[float(bw), float(bh)],[0.0,float(bh)]])

Calculating the homography matrix using pts_src and pts_dst:

h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)

Warping the given rectangular image into the trapezoid:

im_out = cv2.warpPerspective(img, h, (black.shape[1],black.shape[0]))
cv2.imwrite("im_outImage.jpg", im_out)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Если вы измените значения в массиве pts_dst, вы сможете получить различные виды четырехугольников.