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本文通过一个案例介绍如何使用OpenCV将倾斜的扫描文档图像进行水平矫正。
解决思路
因为扫描图像中的大部分文字倾斜后#xff0c;同一行文字也在同一条直线#xff0c;所以可以通过拟合直线来计算文本倾斜角度#xff0c;… Index 目录索引 写在前面解决思路参考 写在前面
本文通过一个案例介绍如何使用OpenCV将倾斜的扫描文档图像进行水平矫正。
解决思路
因为扫描图像中的大部分文字倾斜后同一行文字也在同一条直线所以可以通过拟合直线来计算文本倾斜角度接着对这些倾斜角度进行排序选择其中值作为最终的旋转角度通过旋转来实现倾斜图像的水平矫正1。本文在参考文档的基础上进行了中值筛选从而更好地对倾斜图像进行矫正。
废话不多说直接上代码
import numpy as np
import os
import cv2
import math
from scipy import misc, ndimagedef getMedianAngle(lines):angles []for line in lines:x1, y1, x2, y2 line[0]# 计算直线的斜率if x1 ! x2: # 避免除以零错误slope (y2 - y1) / (x2 - x1)# 计算斜率对应的角度angle np.degrees(math.atan(slope))angles.append(angle)# 计算角度的中位数median_angle np.median(angles)return median_angledef rotate(image, angle, centerNone, scale1.0):(w, h) image.shape[0:2]if center is None:center (w // 2, h // 2)wrapMat cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)return cv2.warpAffine(image, wrapMat, (h, w))# 使用霍夫变换
def getCorrect2():# 读取图片灰度化src cv2.imread(./text_correct/640.png)showAndWaitKey(src, src)gray cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)showAndWaitKey(gray, gray)# 腐蚀、膨胀kernel np.ones((5, 5), np.uint8)erode_Img cv2.erode(gray, kernel)eroDil cv2.dilate(erode_Img, kernel)showAndWaitKey(eroDil, eroDil)# 边缘检测canny cv2.Canny(eroDil, 50, 150)showAndWaitKey(canny, canny)# 霍夫变换得到线条lines cv2.HoughLinesP(canny, 0.8, np.pi / 180, 90, minLineLength100, maxLineGap10)# 求得拟合图像倾斜角度的中位数median_angle getMedianAngle(lines)print(Median Angle:, median_angle)drawing np.zeros(src.shape[:], dtypenp.uint8)# 画出线条for line in lines:x1, y1, x2, y2 line[0]cv2.line(drawing, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1, lineTypecv2.LINE_AA)showAndWaitKey(houghP, drawing)旋转角度大于0则逆时针旋转否则顺时针旋转rotateImg rotate(src, median_angle)cv2.imshow(rotateImg, rotateImg)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()cv2.imwrite(./text_correct/result.jpg, rotateImg)def showAndWaitKey(winName, img):cv2.imshow(winName, img)cv2.waitKey()if __name__ __main__:getCorrect2()原图和结果图分别如下
原图 矫正后的图像 如果我的这篇文章帮助到了你那我也会感到很高兴一个人能走多远在于与谁同行。 参考 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码) ↩︎
