透视变换既可以用于自动驾驶中矫正车道线，也可以对图片进行缩放变换得到有趣的效果。
网络上随便找了一张图，原图长这样：
接下来放上代码：
import cv2import numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image# 读取图片img = Image.open(r"./bear.jpg").convert('RGB')img = np.array(img)# 在图片周围留黑边img = cv2.copyMakeBorder(img,300,0,300,300,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=0)h,w,c = img.shapedelta = 300# 找到四个对应点，进行坐标映射# 这里的坐标是：（横坐标即w方向，纵坐标即h方向）pts_src = np.float32([[300,300],[1400,300],[0,h-1],[w-1,h-1]])pts_target = np.float32([[0,0],[w-1,0],[0+delta,h-1-delta],[w-1-delta,h-1-delta]])matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts_src,pts_target)# 这里的dsize是（宽，高）result = cv2.warpPerspective(img,matrix,(w,h))ax = plt.subplot(1,2,1)plt.imshow(img)plt.axis('off')ax.set_title('before')ax = plt.subplot(1,2,2)plt.imshow(result)plt.axis('off')ax.set_title('after')plt.show()
变换后的图片：
可以发现小熊变得更小，大熊更大了，而且由于比例选的好，这里没有明显的违和感。
代码中的坐标是关键：
