这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCvSharp (C# OpenCV) 实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
本文主要介绍使用OpenCV对扫描文本矫正的应用实例及详细实现步骤。
背景介绍
在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
实现步骤
本文只针对包含大部分文字的文档做倾斜矫正，思路来源是大部分文字倾斜后同一行的也在同一条直线，通过拟合直线计算文本倾斜角度，然后旋转来实现文本倾斜矫正。
【1】加载倾斜图像
【2】灰度转换+腐蚀+膨胀
【3】Canny边缘检测 + 霍夫线变换检测直线文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-595319.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-595319.html
到了这里，关于OpenCvSharp (C# OpenCV) 实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
在图像处理中，经常需要对图像进行各种操作如平移、缩放、旋转、翻转等，这些都是图像的仿射变换。图像仿射变换又称为图像仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。通常图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换
那天听到领导他们在讨论，说要将图片进行个矫正处理，还叫来了算法部的大佬来讨论将要如何处理这个，讨论场面很是激烈 不得不说好奇心是个很神奇的东西，就把我给吸引过去了 我定眼一看，感觉作为JAVA开发的我自己也能进行处理 因为看到了图片后，发现了图片中一个
目录hw1下的图像是一些胶片的照片，请将其进行度量矫正。 推荐流程：采用 Canny算子 ，检测边缘点；采用 Hough直线检测 ，根据边缘点检测胶片边缘对应的4条直线；4条直线在图像平面中的交点为胶片图像的4个顶点。根据4个顶点与真实世界中胶片的位置（假设胶片图像长宽比
图像倾斜是在图像获取或扫描过程中常见的问题，它可能会导致图像失真、文字难以识别或其他应用中的问题。在本文中，我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现图像倾斜校正。 首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python环境中安装它： 安装完成后，我们可以
目录 OpenCV实现文档自动矫正 1. OpenCV文档矫正的方法 （1）基于霍夫变换的文档矫正方法 （2）基于透视变换的文档矫正方法 2. OpenCV文档自动矫正实现 （0）项目说明 （1）基于霍夫变换的文档矫正方法（效果较差） （2）基于透视变换的文档矫正方法（效果较好） （3）文档矫
图片特征向量是一种用于描述图片内容的数学表示，它可以反映图片的颜色、纹理、形状等信息。图片特征向量可以用于做很多事情，比如图片检索、分类、识别等。 本文将介绍图片特征向量的提取以及相似度的计算，并使用C#来实现它们。 文章开始前，我们先来简单了解一
本文实现基于 OpenCv （ OpenCvSharp ） 的 fftshift, ifftshift 函数。 fftshift 函数将信号频谱的零频分量移动到数组中心, 本质是分别对调一三象限数据。 ifftshift完成相反的操作，本质是二四象限的数据块。 OpenCV中没有这两个函数如果使用需要自己实现。 实现代码如下：
https://pyimagesearch.com/2016/10/03/bubble-sheet-multiple-choice-scanner-and-test-grader-using-omr-python-and-opencv/?utm_source=Driputm_medium=Emailutm_campaign=CVandDLCrashCourseutm_content=email4 Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python, and OpenCV 数据集至关重要，允许训练一个模型来准确识别和评分，对自
目前有个项目，需要用到热成像相机。但是这个热成像相机它的畸变比较厉害，因此需要用标定板进行标定，从而消除镜头畸变。 同时需要实现用户用鼠标点击校正后的画面后，显示用户点击位置的像素所代表的温度。 另外热成像sdk中还有个功能：选定一个rect，可以返回这
1. 针对边缘比较明显的图片，使用基于轮廓提取的矫正方法。 基本步骤： 1）变为灰度图； 2）Canny边缘检测： Canny算法的基本思想是寻找一张图片中灰度强度变化最强（梯度方向）的位置； 3）使用 OpenCV 的 findcontours() 提取轮廓（一个轮廓对应一组点集）； 4）根据轮廓求最
