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番外篇：仿射变换与透视变换

常见的 2D 图像变换从原理上讲主要包括基于 2×3 矩阵的仿射变换和基于 3×3 矩阵透视变换。

仿射变换​

基本的图像变换就是二维坐标的变换：从一种二维坐标 (x,y) 到另一种二维坐标 (u,v) 的线性变换：

u=a1x+b1y+c1v=a2x+b2y+c2\begin{matrix} u=a_1x+b_1y+c_1 \newline v=a_2x+b_2y+c_2 \end{matrix}

如果写成矩阵的形式，就是：

[uv]=[a1b1a2b2][xy]+[c1c2]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} a_1 & b_1 \newline a_2 & b_2 \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} c_1 \newline c_2 \end{matrix} \right]

作如下定义：

R=[a1b1a2b2],t=[c1c2],T=[Rt]R=\left[ \begin{matrix} a_1 & b_1 \newline a_2 & b_2 \end{matrix} \right], t=\left[ \begin{matrix} c_1 \newline c_2 \end{matrix} \right],T=\left[ \begin{matrix} R & t \end{matrix} \right]

矩阵 T(2×3) 就称为仿射变换的变换矩阵，R 为线性变换矩阵，t 为平移矩阵，简单来说，仿射变换就是线性变换 + 平移。变换后直线依然是直线，平行线依然是平行线，直线间的相对位置关系不变，因此非共线的三个对应点便可确定唯一的一个仿射变换，线性变换 4 个自由度 + 平移 2 个自由度 →仿射变换自由度为 6。

来看下 OpenCV 中如何实现仿射变换：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('drawing.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]

# 变换前的三个点
pts1 = np.float32([[50, 65], [150, 65], [210, 210]])
# 变换后的三个点
pts2 = np.float32([[50, 100], [150, 65], [100, 250]])

# 生成变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('output')
plt.show()

三个点我已经在图中标记了出来。用cv2.getAffineTransform()生成变换矩阵，接下来再用cv2.warpAffine()实现变换。

思考：三个点我标记的是红色，为什么 Matplotlib 显示出来是下面这种颜色？（练习）

仿射变换前后对比图

其实平移、旋转、缩放和翻转等变换就是对应了不同的仿射变换矩阵，下面分别来看下。

平移​

平移就是 x 和 y 方向上的直接移动，可以上下/左右移动，自由度为 2，变换矩阵可以表示为：

[uv]=[1001][xy]+[txty]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} 1 & 0 \newline 0 & 1 \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} t_x \newline t_y \end{matrix} \right]

旋转​

旋转是坐标轴方向饶原点旋转一定的角度 θ，自由度为 1，不包含平移，如顺时针旋转可以表示为：

[uv]=[cos⁡θ−sin⁡θsin⁡θcos⁡θ][xy]+[00]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} \cos \theta & -\sin \theta \newline \sin \theta & \cos \theta \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} 0 \newline 0 \end{matrix} \right]

思考：如果不是绕原点，而是可变点，自由度是多少呢？（请看下文刚体变换）

翻转​

翻转是 x 或 y 某个方向或全部方向上取反，自由度为 2，比如这里以垂直翻转为例：

[uv]=[100−1][xy]+[00]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} 1 & 0 \newline 0 & -1 \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} 0 \newline 0 \end{matrix} \right]

刚体变换​

旋转 + 平移也称刚体变换（Rigid Transform），就是说如果图像变换前后两点间的距离仍然保持不变，那么这种变化就称为刚体变换。刚体变换包括了平移、旋转和翻转，自由度为 3。变换矩阵可以表示为：

[uv]=[cos⁡θ−sin⁡θsin⁡θcos⁡θ][xy]+[txty]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} \cos \theta & -\sin \theta \newline \sin \theta & \cos \theta \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} t_x \newline t_y \end{matrix} \right]

由于只是旋转和平移，刚体变换保持了直线间的长度不变，所以也称欧式变换（变化前后保持欧氏距离）。

缩放​

缩放是 x 和 y 方向的尺度（倍数）变换，在有些资料上非等比例的缩放也称为拉伸/挤压，等比例缩放自由度为 1，非等比例缩放自由度为 2，矩阵可以表示为：

[uv]=[sx00sy][xy]+[00]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} s_x & 0 \newline 0 & s_y \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} 0 \newline 0 \end{matrix} \right]

相似变换​

相似变换又称缩放旋转，相似变换包含了旋转、等比例缩放和平移等变换，自由度为 4。在 OpenCV 中，旋转就是用相似变换实现的：

若缩放比例为 scale，旋转角度为 θ，旋转中心是(centerx,centery)(center_x,center_y)，则仿射变换可以表示为：

[uv]=[αβ−βα][xy]+[(1−α)centerx−βcenteryβcenterx+(1−α)centery]\left[ \begin{matrix} u \newline v \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} \alpha & \beta \newline -\beta & \alpha \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \end{matrix} \right]+\left[ \begin{matrix} (1-\alpha)center_x-\beta center_y \newline \beta center_x+(1-\alpha)center_y \end{matrix} \right]

其中，

α=scale⋅cos⁡θ,β=scale⋅sin⁡θ\alpha=scale \cdot \cos \theta,\beta=scale \cdot \sin \theta

相似变换相比刚体变换加了缩放，所以并不会保持欧氏距离不变，但直线间的夹角依然不变。

经验之谈：OpenCV 中默认按照逆时针旋转噢~

总结一下（原图[#计算机视觉：算法与应用 p39]）：

变换矩阵自由度保持性质
平移[I, t]（2×3）2方向/长度/夹角/平行性/直线性
刚体[R, t]（2×3）3长度/夹角/平行性/直线性
相似[sR, t]（2×3）4夹角/平行性/直线性
仿射[T]（2×3）6平行性/直线性
透视[T]（3×3）8直线性

透视变换​

前面仿射变换后依然是平行四边形，并不能做到任意的变换。

透视变换（Perspective Transformation）是将二维的图片投影到一个三维视平面上，然后再转换到二维坐标下，所以也称为投影映射（Projective Mapping）。简单来说就是二维 → 三维 → 二维的一个过程。

X=a1x+b1y+c1Y=a2x+b2y+c2Z=a3x+b3y+c3\begin{matrix} X=a_1 x + b_1 y + c_1 \newline Y=a_2 x + b_2 y + c_2 \newline Z=a_3 x + b_3 y + c_3 \end{matrix}

这次我写成齐次矩阵的形式：

[XYZ]=[a1b1c1a2b2c2a3b3c3][xy1]\left[ \begin{matrix} X \newline Y \newline Z \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} a_1 & b_1 & c_1 \newline a_2 & b_2 & c_2 \newline a_3 & b_3 & c_3 \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x \newline y \newline 1 \end{matrix} \right]

其中，[a1b1a2b2]\left[ \begin{matrix} a_1 & b_1 \newline a_2 & b_2 \newline \end{matrix} \right]表示线性变换，[a3b3]\left[ \begin{matrix} a_3 & b_3 \end{matrix} \right]产生透视变换，其余表示平移变换，因此仿射变换是透视变换的子集。接下来再通过除以 Z 轴转换成二维坐标：

x’=XZ=a1x+b1y+c1a3x+b3y+c3x^{’}=\frac{X}{Z}=\frac{a_1x+b_1y+c_1}{a_3x+b_3y+c_3 }
y’=YZ=a2x+b2y+c2a3x+b3y+c3y^{’}=\frac{Y}{Z}=\frac{a_2x+b_2y+c_2}{a_3x+b_3y+c_3 }

透视变换相比仿射变换更加灵活，变换后会产生一个新的四边形，但不一定是平行四边形，所以需要非共线的四个点才能唯一确定，原图中的直线变换后依然是直线。因为四边形包括了所有的平行四边形，所以透视变换包括了所有的仿射变换。

OpenCV 中首先根据变换前后的四个点用cv2.getPerspectiveTransform()生成 3×3 的变换矩阵，然后再用cv2.warpPerspective()进行透视变换。实战演练一下：

矫正一鸣的卡片

img = cv2.imread('card.jpg')

# 原图中卡片的四个角点
pts1 = np.float32([[148, 80], [437, 114], [94, 247], [423, 288]])
# 变换后分别在左上、右上、左下、右下四个点
pts2 = np.float32([[0, 0], [320, 0], [0, 178], [320, 178]])

# 生成透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
# 进行透视变换，参数 3 是目标图像大小
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (320, 178))

plt.subplot(121), plt.imshow(img[:, :, ::-1]), plt.title('input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst[:, :, ::-1]), plt.title('output')
plt.show()

代码中有个img[:, :, ::-1]还记得吗？忘记的话，请看练习。

当然，我们后面学习了特征提取之后，就可以自动识别角点了。透视变换是一项很酷的功能。比如我们经常会用手机去拍身份证和文件，无论你怎么拍，貌似都拍不正或者有边框。如果你使用过手机上面一些扫描类软件，比如"扫描全能王"，"Office Lens"，它们能很好地矫正图片，这些软件就是应用透视变换实现的。

练习​

  1. 请复习：无损保存和 Matplotlib 使用。

引用​