cv2.warpPerspective

• cv2.warpPerspective 함수는 이미지의 투시 변환(perspective transformation)을 수행할 때 사용
• 이 함수는 이미지를 변환하기 위한 3x3 변환 행렬(M)을 사용하여, 소스 이미지에서 목표 이미지로 픽셀을 재배치

사용법

• 1. 변환 행렬 구하기:
  • 먼저, cv2.getPerspectiveTransform 함수를 사용해 4개의 대응하는 점(source points와 destination points)을 기반으로 3x3 변환 행렬(M)을 계산
• 2. 이미지 변환하기:
  • 계산된 행렬을 cv2.warpPerspective에 적용하여 이미지를 변환

예제 코드

다음은 cv2.warpPerspective를 사용하는 간단한 예제입니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 로드
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

# 소스 이미지에서 4개의 점 선택 (예: 이미지의 네 귀퉁이)
pts_src = np.array([[0, 0], [image.shape[1] - 1, 0], [image.shape[1] - 1, image.shape[0] - 1], [0, image.shape[0] - 1]], dtype='float32')

# 목표 이미지에서 대응하는 4개의 점 선택
pts_dst = np.array([[50, 50], [image.shape[1] - 100, 50], [image.shape[1] - 50, image.shape[0] - 100], [50, image.shape[0] - 50]], dtype='float32')

# 변환 행렬 계산
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts_src, pts_dst)

# 투시 변환 적용
warped_image = cv2.warpPerspective(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 결과 이미지 표시
cv2.imshow('Warped Image', warped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

주의사항

• 변환 행렬 M을 정확히 계산하는 것이 중요합니다. 입력과 출력 점들(pts_src, pts_dst)은 각각 직사각형을 형성하거나 적어도 일관된 방향을 가져야 합니다.
• 결과 이미지의 크기와 타입은 원본 이미지와 동일하게 설정하거나, 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
• 이 함수를 사용하여 이미지의 투시를 조정하고, 다양한 시각적 효과를 만들 수 있습니다. 또한, 이미지의 일부를 강조하거나, 왜곡을 보정하는 등의 작업에도 유용하게 사용됩니다.

cv2.warpPerspective 함수는 이미지의 투시 변환을 수행하는 데 사용되며, 다음과 같은 주요 파라미터를 가집니다:

1. src (입력 이미지)

• 타입: numpy.ndarray
• 설명: 변환을 적용할 원본 이미지입니다. 보통 OpenCV에서 이미지를 읽을 때 반환되는 배열 형태입니다.

2. M (변환 행렬)

• 타입: numpy.ndarray
• 설명: 3x3 변환 행렬입니다. 이 행렬은 이미지의 모든 점에 적용되어 새 위치를 계산합니다. 일반적으로 cv2.getPerspectiveTransform 함수를 사용하여 계산된 행렬을 입력으로 사용합니다.

3. dsize (출력 이미지 크기)

• 타입: tuple
• 설명: 출력 이미지의 크기를 지정합니다. 이 크기는 (너비, 높이) 형식의 튜플로 지정되며, 픽셀 단위입니다.

추가 선택적 파라미터:

4. dst (출력 이미지)

• 타입: numpy.ndarray (선택적)
• 설명: 결과 이미지를 저장할 배열입니다. 이 파라미터를 제공하는 경우, dsize는 이 배열의 크기와 일치해야 합니다.

5. flags (보간 방법)

• 타입: int
• 설명: 이미지 픽셀 값을 보간(interpolation)하는 방법을 지정합니다. 주로 사용되는 보간 방법은 cv2.INTER_LINEAR (기본값), cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_CUBIC 등이 있습니다.

6. borderMode (테두리 외삽법)

• 타입: int
• 설명: 이미지의 경계를 처리하는 방식을 지정합니다. cv2.BORDER_CONSTANT (경계를 일정한 값으로 채움), cv2.BORDER_REPLICATE (가장자리 픽셀을 복제), cv2.BORDER_REFLECT (경계를 반사) 등이 있습니다.

7. borderValue (테두리 값)

• 타입: tuple
• 설명: borderMode가 cv2.BORDER_CONSTANT 일 때 사용되는 색상 값입니다. 튜플 형태로 RGB 색상을 지정할 수 있습니다. 기본값은 0 (검은색)입니다.

이러한 파라미터를 적절히 조합하여 사용하면, 다양한 투시 변환 효과를 이미지에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지의 특정 부분을 강조하거나, 객체의 왜곡을 수정하는 등의 작업에 유용하게 사용됩니다.