OpenCV warpPerspective报错求助：图像读取失败问题解决

我编写了一个用OpenCV实现图像变换与透视扭曲的脚本，但运行时提示cv2.warpPerspective无法读取图像，添加cv2.waitKey()也无效。以下是问题代码、错误分析及修正后的可运行代码：

原问题代码 #

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()


img = cv2.imread('path to jpeg')

img_copy = np.copy(img)


img_copy = cv2.cvtColor(img_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_copy)

pt_A =[162,83]
pt_B = [68,324]
pt_C = [542,324]
pt_D = [405,83]


width_AD = np.sqrt(((pt_A[0] - pt_D[0]) ** 2) + ((pt_A[1] - pt_D[1]) ** 2))
width_BC = np.sqrt(((pt_B[0] - pt_C[0]) ** 2) + ((pt_B[1] - pt_C[1]) ** 2))
maxWidth = max(int(width_AD), int(width_BC))

height_AB = np.sqrt(((pt_A[0] - pt_B[0]) ** 2) + ((pt_A[1] - pt_B[1]) **2))
height_CD = np.sqrt(((pt_C[0] - pt_D[0]) ** 2) + ((pt_C[1] - pt_D[1]) **2))
maxHeight = max(int(height_AB), int(height_CD))

input_pts = np.float32([pt_A, pt_B, pt_C, pt_D])
output_pts = np.float32([[0,0],[0,maxHeight -1],[maxWidth -1, maxHeight -1], [maxWidth -1, 0]])

M = cv2.perspectiveTransform(input_pts, output_pts)

out = cv2.warpPerspective(img,M,(maxWidth,maxHeight),flags=cv2.INTER_LINEAR)

错误分析 #

• 误用cv2.perspectiveTransform函数：该函数用于对坐标点执行透视变换，计算透视变换矩阵应使用cv2.getPerspectiveTransform。
• 未检查图像读取状态：若图像路径错误，cv2.imread会返回None，后续操作必然报错。

修正后的代码 #

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()

# 读取图像，替换为实际路径
img = cv2.imread('path to jpeg')
# 检查图像是否读取成功
if img is None:
    print("无法读取图像，请检查路径是否正确")
    exit()

img_copy = np.copy(img)
img_copy = cv2.cvtColor(img_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_copy)
plt.title("原始图像")
plt.pause(0.5)

pt_A = [162,83]
pt_B = [68,324]
pt_C = [542,324]
pt_D = [405,83]

width_AD = np.sqrt(((pt_A[0] - pt_D[0]) ** 2) + ((pt_A[1] - pt_D[1]) ** 2))
width_BC = np.sqrt(((pt_B[0] - pt_C[0]) ** 2) + ((pt_B[1] - pt_C[1]) ** 2))
maxWidth = max(int(width_AD), int(width_BC))

height_AB = np.sqrt(((pt_A[0] - pt_B[0]) ** 2) + ((pt_A[1] - pt_B[1]) **2))
height_CD = np.sqrt(((pt_C[0] - pt_D[0]) ** 2) + ((pt_C[1] - pt_D[1]) **2))
maxHeight = max(int(height_AB), int(height_CD))

input_pts = np.float32([pt_A, pt_B, pt_C, pt_D])
output_pts = np.float32([[0,0],[0,maxHeight -1],[maxWidth -1, maxHeight -1], [maxWidth -1, 0]])

# 使用正确的函数计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(input_pts, output_pts)

out = cv2.warpPerspective(img,M,(maxWidth,maxHeight),flags=cv2.INTER_LINEAR)

# 显示变换后的图像
out_rgb = cv2.cvtColor(out, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure()
plt.imshow(out_rgb)
plt.title("透视变换后图像")
plt.show(block=True)

使用的测试图像为标准透视变换示例图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Padavan