我正在使用 opencv warpPerspective() 函数来扭曲图像中找到的 countour 以查找轮廓，我正在使用 findContours()。
如下图所示：
但是 warpPerspective() 函数需要“更多时间”才能扭曲到完整图像，是否有任何替代方法可以将图像中的对象扭曲为完整图像，如图所示。
或者遍历会有帮助吗？但这很难做到，这样我就可以减少 warpPerspective() 函数所花费的时间。
你可以尝试做rotation https://en.wikipedia.org/wiki/Rotation_matrix and 翻译 https://en.wikipedia.org/wiki/Translation_(geometry)矩阵（或旋转平移矩阵，两者的组合），可以根据需要扭曲图像。函数 warpPerspective() 使用类似的方法，因此您基本上将有机会查看函数内部。
方法是：
您计算矩阵，然后乘以高度和宽度
原始图像来查找输出图像的尺寸。
遍历原始图像中的所有像素并将它们相乘
矩阵 R 的 (x,y) 坐标
（旋转/平移/旋转平移矩阵）以获得
输出图像上的坐标 (xo,yo)。
在每个计算的坐标 (xo,yo) 上分配值
对应的原始图像坐标（x，y）。
使用中值滤波器/双线性/双三次/等进行插值。方法如
有时输出图像上可能会留下空点
但是，如果您使用 Python，您的实现可能比 warpPerspective() 还要慢，因此您可以考虑使用 C++。另一件事是 OpenCV 使用 C++ 编译器，我非常确定 OpenCV 中 warpPerspective() 的实现非常高效。
所以，我认为你可以绕过 warpPerspective()，但是，我不确定你是否可以比 OpenCV 更快地完成它，而无需任何增强（例如 GPU、强大的 CPU 等）:)
祝你好运！
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