如何解决使用cv2.getPerspectiveTransform（pts1、pts2）时的错误

Question

我是opencv的初学者。我在做一个数独解算器的项目。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（显然最大的框将是数独网格）。但是当我在cv2.getperspective（pts1，pts2）的帮助下，试图根据要求更改图像形状（即根据数独网格的大小交叉图像）时，我得到了错误。 下面是工作正常的代码

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,(255,255,255),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),(0,255,0),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,(0,0,255),-1)


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

直到这里，我的代码运行良好。 但是当我加上这句话的时候

M= cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

我得到以下错误：

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

事实上，我在这个项目中从github获得了帮助，在他的项目中，他将size=900作为参数发送给所有图像，因为我不明白他为什么这样做，所以我复制了相同的内容

Answer 1

问题是pts1必须是4x2矩阵，而不是28x2矩阵。你需要做的是得到网格的最外角，它必须是一个float32形状数组（4，2），然后得到透视变换矩阵，最后将其应用到其余的点

dst = np.float32([[0, 0], [size, 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outer_grid_corners必须按顺时针方向排序