需求

  1.打开图片；
  2.矫正识别角点；
  3.四点对应偏移距离；
  4.支持设置棋盘格的行列角点数；
  5.导出结果图片；

背景

  深入研究图像拼接细分支算法，产出的效果查看工具，验证算法单步思路。

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Demo：perspectTool_v1.1.0 windows运行包

模块化部署

关键源码

AffineManager.h

#ifndef PERSPECTMANAGER_H #define PERSPECTMANAGER_H // opencv #include "opencv/highgui.h" #include "opencv/cxcore.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/xphoto.hpp" #include "opencv2/dnn/dnn.hpp" // opencv_contrib #include <opencv2/xphoto.hpp> #include <opencv2/ximgproc.hpp> #include <opencv2/calib3d.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include "cvui.h" #include <QImage> #include <QTimer> class PerspectManager: public QObject { Q_OBJECT public: explicit PerspectManager(QObject *parent = 0); ~PerspectManager(); public slots: void testOpencvEnv(); // 测试环境 public: cv::Point2f getLeftBottomOffsetPoint() const; cv::Point2f getRightBottomOffsetPoint() const; cv::Point2f getLeftTopOffsetPoint() const; cv::Point2f getRightTopOffsetPoint() const; int getChessboardColCornerCount() const; int getChessboardRowCornerCount() const; public: void setLeftBottomOffsetPoint(const cv::Point2f &offsetPoint); void setRightBottomOffsetPoint(const cv::Point2f &offsetPoint); void setLeftTopOffsetPoint(const cv::Point2f &leftTopOffsetPoint); void setRightTopOffsetPoint(const cv::Point2f &rightTopOffsetPoint); void setChessboardColCornerCount(int chessboardColCornerCount); void setChessboardRowCornerCount(int chessboardRowCornerCount); signals: void signal_srcImage(QImage image); void signal_srcImage(cv::Mat mat); void signal_resultImage(QImage image); void signal_resultImage(cv::Mat mat); void signal_inited(bool result); public slots: void slot_openImage(QString filePath); void slot_initImage(); void slot_perspectImage(); protected: void initControl(); protected: bool findChessboard(int rowCornerCount, int colCornerCount, cv::Mat &mat, std::vector<cv::Point2f> &vectorPoint2fCorners); public: static QImage mat2Image(cv::Mat mat); // cv::Mat 转 QImage private: cv::Mat _mat; // 缓存一帧 cv::Mat _resultMat; // 结果 int _chessboardColCornerCount; // 一列多少个角点 int _chessboardRowCornerCount; // 一行多少个角点 private: // 计算内参和畸变系数 cv::Point2f _leftBottomPoint; // 透射四点，对应原始 cv::Point2f _rightBottomPoint; // 透射四点，对应原始 cv::Point2f _leftTopPoint; // 透射四点，对应原始 cv::Point2f _rightTopPoint; // 透射四点，对应原始 cv::Point2f _leftBottomOffsetPoint; // 透射四点，对应偏移 cv::Point2f _rightBottomOffsetPoint;// 透射四点，对应偏移 cv::Point2f _leftTopOffsetPoint; // 透射四点，对应偏移 cv::Point2f _rightTopOffsetPoint; // 透射四点，对应偏移 bool _drawPoint; }; #endif // PERSPECTMANAGER_H 

AffineManager.cpp

... void PerspectManager::slot_perspectImage() { cv::Point2f srcTraingle[4]; cv::Point2f dstTraingle[4]; srcTraingle[0] = _leftTopPoint; srcTraingle[1] = _rightTopPoint; srcTraingle[2] = _rightBottomPoint; srcTraingle[3] = _leftBottomPoint; dstTraingle[0] = _leftTopPoint + _leftTopOffsetPoint; dstTraingle[1] = _rightTopPoint + _rightTopOffsetPoint; dstTraingle[2] = _rightBottomPoint + _rightBottomOffsetPoint; dstTraingle[3] = _leftBottomPoint + _leftBottomOffsetPoint; #if 0 dstTraingle[0].x = dstTraingle[3].x; dstTraingle[0].y = dstTraingle[1].y; dstTraingle[2].x = dstTraingle[1].x; dstTraingle[2].y = dstTraingle[3].y; #endif cv::Mat mat = cv::getPerspectiveTransform(srcTraingle, dstTraingle); LOG << "============================================="; LOG << " 左上点 右上点 右下点 左下点"; LOG << "原始点:" << srcTraingle[0].x << "," << srcTraingle[0].y << ";" << srcTraingle[1].x << "," << srcTraingle[1].y << ";" << srcTraingle[2].x << "," << srcTraingle[2].y << ";" << srcTraingle[3].x << "," << srcTraingle[3].y << ";"; LOG << "偏移后:" << dstTraingle[0].x << "," << dstTraingle[0].y << ";" << dstTraingle[1].x << "," << dstTraingle[1].y << ";" << dstTraingle[2].x << "," << dstTraingle[2].y << ";" << dstTraingle[3].x << "," << dstTraingle[3].y << ";"; cv::warpPerspective(_mat, _resultMat, mat, cv::Size(_mat.cols, _mat.rows)); QImage image = mat2Image(_resultMat); emit signal_resultImage(image); } 

入坑

  算法的研究优化过程中，思路需要开拓编写代码，查看效果，逐步研究出算法的优化路径，坑多暂时未记录。