%函數功能：中心投影變換。輸入源圖，源圖中的任意四邊形的4個點的坐標（左上，右上，左下，右下），以及輸出圖像的大小（高，寬）
function?Imgback?=?m_PerspectiveTransformation（imgInpointLTpointRTpointLBpointRBoutHeithtoutWidth）
????[imgInHeightimgInWidthimgInDimension]?=?size（imgIn）;
????%為了中心投影變換，需要將4個點轉化為三個向量，具體看參考文獻
????vector10?=?pointLB?-?pointLT;
????vector01?=?pointRT?-?pointLT;
????vector11?=?pointRB?-?pointLT;
????%把vector11表示成vector10和vector01的線性組合，以使三個向量共面
????A?=?[vector10‘??vector01‘];
????B?=?vector11‘?;
????S?=?A\B;
????a0?=?S（1）;
????a1?=?S（2）;
????
????
????%輸出矩形
????Imgback?=?uint8（zeros（outHeithtoutWidthimgInDimension））;
????
????
????%利用循環操作來對每個像素點賦值
????for?heightLoop?=?1:outHeitht
????????for?widthLoop?=?1:outWidth
????????????%以下算法為參考文獻中的公式表示
????????????x0?=?heightLoop/outHeitht;
????????????x1?=?widthLoop/outWidth;
????????????FenMu?=?a0+a1-1+（1-a1）*x0+（1-a0）*x1;????????????%分母
????????????y0?=?a0*x0/FenMu;
????????????y1?=?a1*x1/FenMu;
????????????
????????????%根據得到的參數找到對應的源圖像中的坐標位置，并賦值
????????????coordInOri?=?y0*vector10?+?y1*vector01?+?pointLT;
????????????heightC?=?round（coordInOri（1））;
????????????widthC?=?round（coordInOri（2））;
????????????????if?（heightC?>?imgInHeight?||?heightC?<=?0?||?widthC?>imgInWidth?||?widthC?<=0?）
????????????????????disp（[‘m_PerspectiveTransformation超出范圍‘?num2str（heightC）?num2str（widthC）]）;
????????????????????pause（）;
????????????????????return;
????????????????end
????????????for?dimentionLoop?=?1:imgInDimension
????????????????%使用最近鄰域插值，使用高級插值方法效果會更好
????????????????Imgback（heightLoopwidthLoopdimentionLoop）?=?imgIn（heightCwidthCdimentionLoop）;
????????????end
????????end
????end
????
????
%?????figure;?imshow（Imgback）;?title（‘投影變換的結果‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????3241588??2017-06-15?22:19??1.jpg
?????文件????????1921??2017-06-22?08:30??m_PerspectiveTransformation.m
?????文件?????????298??2017-06-22?15:55??Test_perspectivetransformation.m
?????文件?????????144??2017-07-07?20:01??說明.txt