OpenCV 从零学习 · 第 20 讲：透视变换与文档矫正
函数：cv2.getPerspectiveTransform / cv2.warpPerspective ｜ 难度：★★★☆☆
手机斜着拍一张文档，纸是梯形。透视变换能把"梯形"重新映射成"正矩形"——这正是扫描类 App（如扫描全能王）的核心一步。它把前面学的边缘、轮廓、几何变换串成一个完整小项目，作为本系列的收官。
一、核心两步
# src_pts: 原图中四个角（顺序对应）；dst_pts: 目标矩形四角
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 3x3 变换矩阵
warped = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height))| 参数 | 含义 |
src_pts | 原图 4 个角点，float32、顺序一致 |
dst_pts | 目标矩形 4 角，如 (0,0)(w,0)(w,h)(0,h) |
(width,height) | 输出尺寸，(宽,高) |
二、完整文档矫正流程
import cv2, numpy as np
img = cv2.imread('doc.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 找最大四边形的四个顶点（简化：用轮廓近似，进阶可换更稳方法）
# 假设已得到四个角点，顺序：左上、右上、右下、左下
pts = np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]], dtype=np.float32)
w, h = 500, 700
dst = np.array([[0,0],[w,0],[w,h],[0,h]], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts, dst)
warped = cv2.warpPerspective(img, M, (w, h))
场景 A · 拍歪的文档/名片/白板扶正
找出纸张四角 → 透视变换 → 得到正面平视图。再接第 6 讲阈值化做二值化，就是一套"手机拍纸→扫描件"流水线。
找出纸张四角 → 透视变换 → 得到正面平视图。再接第 6 讲阈值化做二值化，就是一套"手机拍纸→扫描件"流水线。
场景 B · 车牌 / 路牌矫正
倾斜拍摄的车牌，透视变换摆正后再做 OCR/识别，识别率显著提升。
倾斜拍摄的车牌，透视变换摆正后再做 OCR/识别，识别率显著提升。
⚠ 新手必踩坑
src_pts和dst_pts必须都是 float32，且顺序一一对应（左上对左上、右上对右上…），顺序错乱会把图扭成麻花。- src 要 4 个点，少一个多一个都会报错；常见错误是用了 3 个点（那是仿射，不是透视）。
- 四角怎么来？实战靠"边缘→找轮廓→approxPolyDP 取四边形"（第 8 讲），不是手标点；手点只适合 demo。
- 输出尺寸 (宽,高) 按目标矩形给，别和原图 shape 混淆。
本讲要点
getPerspectiveTransform拿 3×3 矩阵，warpPerspective执行变换。- 四点必须 float32、顺序对应；4 点（非 3 点）才是透视。
- 是"扫描类 App"核心步骤，串起了边缘/轮廓/几何变换。
