这种透视变形能不能还原？

Question

如题，通过3dMax建模可知实际是一个正方形，因为拍摄角度透视变形为一个梯形了。能不能通过Python之类的快速将其还原？

正方形里面有图案，比如是一朵花，是否也可以还原？
ps:下面的图片是用3DMAX还原。

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

透视变形是一种非常复杂的几何变换，通常无法通过简单的计算还原。需要借助计算机图形学的相关算法和工具来实现。

对于给定的透视变形图像，可以尝试使用逆向的几何变换方法来近似还原。具体步骤如下：

1. 根据透视变形的效果，先通过计算机视觉算法（如OpenCV等）检测出变形后梯形的四个顶点的坐标。
2. 假设原始图像是一个正方形，通过计算相应的透视变换矩阵，将梯形还原为正方形。
3. 将还原后的正方形图像进行裁剪，得到原始图案的部分。
4. 如果需要还原图案，可以尝试通过图像处理算法（如图像修复、纹理合成等）来还原花朵图案。

具体实现中可以使用Python的图像处理库（如OpenCV、PIL等）进行图像处理和几何变换的计算。以下是一个示例代码框架，用于实现基本的透视变形还原：

import numpy as np
import cv2

# 读取透视变形的图像
image = cv2.imread('perspective_transformed_image.jpg')

# 根据透视变形的效果，获取变形后梯形的四个顶点坐标
# ... 在这里实现通过计算机视觉算法获取梯形的四个顶点 ...

# 假设原始图像是一个正方形
original_points = np.array([[0, 0], [0, image.shape[0]], [image.shape[1], image.shape[0]], [image.shape[1], 0]], dtype=np.float32)
transformed_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]], dtype=np.float32)

# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(transformed_points, original_points)

# 对图像进行逆向透视变换
reconstructed_image = cv2.warpPerspective(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 将正方形图像进行裁剪，得到原始图案的部分
# ... 在这里实现根据具体需求的裁剪操作 ...

# 如果需要还原图案，可以在此处使用图像处理算法

# 显示还原后的图像
cv2.imshow('Reconstructed Image', reconstructed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里的代码仅提供了基本的框架，具体的实现和参数调整可能需要根据实际情况进行调整和优化。此外，对于复杂的透视变形和图案还原需求，可能需要进行更加高级的算法和图像处理技术的应用。