如何在使用cv2.getPerspectiveTransformpts1，pts2时解决错误

问题描述

我是opencv的初学者。我正在开发数独求解器的项目。起初，我正在从数独中提取数独网格。我成功地提取了它，并找到了图像中的最大框（显然，最大的框将是Sudoku网格）。但是当我尝试根据要求更改图像形状（即根据数独网格的大小裁剪图像）时，它在cv2.getperspective（pts1，pts2）的帮助下出现了错误。 下面是运行正常的代码。

import numpy as np
def get_sudo_rid(name,size):
    img=name
    original=img.copy()
    img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    graymain=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    ath=cv2.adaptiveThreshold(graymain,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,39,10)

    contours,hierarchy=cv2.findContours(ath,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    area=[]
    maxarea=0
    cnt=contours[0]
    for i in contours:
        if cv2.contourArea(i)>maxarea:
            cnt=i
            maxarea=cv2.contourArea(i)
    blank= np.zeros(img.shape,np.uint8)

    image=cv2.drawContours(blank,[cnt],-1,(255,255),5)
    edges=cv2.Canny(image,40,150)
    lines=cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,100)

    createhor=[]
    createver=[]
    created=[]
    anglediff=10
    rhodiff=10
    flag=0
    count = 2
    for line in lines:
        for(rho,theta) in line:
            flag=0
            for (rho1,theta1) in created:
                if(abs(rho-rho1) < rhodiff and abs(theta-theta1)<anglediff):
                    flag=1
            if(flag==0):
                a=np.cos(theta)
                b=np.sin(theta)
                xo=a*rho
                yo=b*rho
                x1=int( xo + 1000*(-b))
                y1=int( yo + 1000*(a))
                x2=int( xo + 1000*(-b))
                y2=int( yo +1000*(a))
                d=np.linalg.norm(np.array((x1,y1,0))-np.array((x2,y2,0)))
                cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0),2)

                m=abs(1/np.tan(theta))
                if(m<1):
                    createhor.append((rho,theta))
                else:
                    createver.append((rho,theta))

    points=[]
    for (rho,theta) in createhor:
        for (rho1,theta1) in createver:
            if(rho,theta)!=(rho1,theta1):
                a=[[np.cos(theta),np.sin(theta)],[np.cos(theta1),np.sin(theta1)]]
                b=[rho,rho1]
                cos=np.linalg.solve(a,b)
                if list(cos) not in points:
                    points.append(list(cos))

    points.sort()


    if(points[0][1]>points[1][1]):
        points[0],points[1]=points[1],points[0]
    if(points[-1][1] < points[-2][1]):
        points[-2],points[-1] = points[-1],points[-2]
points[1],points[2] = points[2],points[1]
    for i in points:
        images=cv2.circle(image,(int(i[0]),int(i[1])),4,-1)


    pts1 = np.float32(points)
    pts2 = np.array([[0,0],[size,[0,size],size]],np.float32)
    #pts2 = np.float32([[0,size]])
    print(pts2)

直到这里我的代码都能正常工作。 但是当我添加线

M= cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

我遇到以下错误：

error: (-215:Assertion failed) src.checkVector(2,CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2,CV_32F) == 4 in function 'cv::getPerspectiveTransform'

实际上，我正在github上的这个项目中寻求帮助，在他的项目中，他为所有图像发送了size = 900作为参数，由于我不明白他为什么这样做，所以我复制了相同的内容。 / p>

解决方法

问题是pts1必须是4 x 2的矩阵，而不是28 x 2的矩阵。要做的是获取网格的最外角，该角必须是float32形状的数组（ 4，2），然后获取透视变换矩阵，最后将其应用于其余点。

dst = np.float32([[0,0],[size,size],[0,size]])
# perspective transform = matrix transformation
M = cv2.getPerspectiveTransform(outer_grid_corners,dst)
# apply transformation to all the other points
transformed_pts = cv2.warpPerspective(pts1,M)

请注意，您的outer_grid_corners必须按顺时针顺序排序。