透视变换原理
透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程，所以透视变换也被称为投影映射（Projection Mapping）。我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵，而透视变换本质上空间立体三维变换，根据其次坐标方差，要把三维坐标投影到另外一个视平面，就需要一个完全不同的变换矩阵M，所以这个是透视变换跟OpenCV中几何仿射变换最大的不同。
OpenCV中透视变换的又分为两种：
- 密集透视变换
- 稀疏透视变换
我们经常提到的对图像的透视变换都是指密集透视变换，而稀疏透视变换在OpenCV的特征点匹配之后的特征对象区域标识中经常用到。一般情况下密集透视变换warpPerspective函数常与函数getPerspectiveTransform一起使用实现对图像的透视校正。而稀疏透视变换perspectiveTransform经常与findhomography一起使用。
API介绍
warpPerspective - 实现图像透视变换
-src
参数表示输入图像
-dst
参数表示输出图像
-M
参数表示透视变换矩阵(3x3)
-dsize
参数表示输出图像大小
-flags
参数表示插值方法，一般为线性或者最近邻插值
-borderMode
参数表示对边缘的处理方法，有默认值
一般不用设。
-borderValue
参数表示边缘的填充演示，默认是黑色
getPerspectiveTransform - 获取透视变换矩阵
-src
参数表示输入透视变换前图像四点坐标
-dst
参数表示输入透视变换后图像四点坐标
返回值类型Mat
该函数返回透视变换矩阵M大小为3x3
API调用代码演示
限于篇幅，我们这里只会演示图像透视变换，至于稀疏透视变换相关API演示以后会单独写一篇文章介绍，运行效果如下
左边是原图，右边是透视校正之后的图像。
相关代码如下：
主要根据输入的坐标点获取透视变换矩阵，然后利用透视变换矩阵实现图像透视校正，这个在实际工作中非常有用！
