Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之六简单图像倾斜校正处理效果-Toy模板网

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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之六简单图像倾斜校正处理效果

一、简单介绍

二、简单图像倾斜校正处理效果实现原理

三、简单图像倾斜校正处理效果案例实现简单步骤

四、注意事项

一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python 基于 OpenCV 进行视觉图像处理，......

二、简单图像倾斜校正处理效果实现原理

在 OpenCV 中，可以使用图像处理技术对图像进行倾斜纠正。一种常用的方法是通过霍夫变换检测图像中的直线，然后计算直线的角度，最后将图像根据角度进行旋转。

图像倾斜纠正的实现原理：

边缘检测：首先，将图像转换为灰度图，并使用边缘检测算法（如Canny边缘检测）找到图像中的边缘。

霍夫变换检测直线：使用霍夫变换（Hough Transform）检测图像中的直线。这可以通过 cv2.HoughLines() 函数来实现。

计算角度：对于每条直线，计算其与水平线的角度。一般来说，这可以通过直线的极坐标表示中的角度值来得到。

角度平均：计算所有检测到的直线的角度的平均值。这个平均角度通常代表图像的整体倾斜角度。

图像旋转：根据平均角度，使用旋转矩阵将图像进行逆时针旋转。这可以通过 cv2.getRotationMatrix2D() 函数来获得旋转矩阵，并使用 cv2.warpAffine() 函数来应用旋转。

三、简单图像倾斜校正处理效果案例实现简单步骤

1、编写代码

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2、运行效果

3、具体代码文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-849593.html

"""
简单图像倾斜校正处理效果

    1、首先将图像转换为灰度图，并使用 Canny 边缘检测算法检测图像边缘。
    2、然后，我们使用霍夫变换检测图像中的直线，并计算直线的角度。
    3、接着，我们计算直线角度的中位数，并根据该角度对图像进行旋转。
    4、最后，我们显示了纠正后的图像。
"""

import cv2
import numpy as np


def correct_skew(img):
    """
    处理，计算图片倾斜角度，然后旋转图片，纠正图片
    :param img: 原图
    :return:
    """
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用 Canny 边缘检测算法
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

    # 使用霍夫变换检测直线
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

    # 检查是否检测到直线
    if lines is None:
        print("No lines detected. Using default angle.")
        return img

    # 计算直线的角度
    angles = []
    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        angle = theta * 180 / np.pi
        angles.append(angle)

    # 计算直线角度的中位数
    median_angle = np.median(angles)

    # 对图像进行旋转
    rotated = rotate_image(img, median_angle)

    return rotated


def rotate_image(img, angle):
    """
    旋转纠正图片
    :param img:
    :param angle:
    :return:
    """
    # 获取图像的中心点坐标
    height, width = img.shape[:2]
    center = (width / 2, height / 2)

    # 计算旋转矩阵
    matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)

    # 进行图像旋转
    rotated = cv2.warpAffine(img, matrix, (width, height), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

    return rotated


def main():
    # 读取图像
    image = cv2.imread('Images/Tilt.jpg')
    # 显示结果
    cv2.imshow('Origin Image', image)

    # 对图像进行倾斜纠正
    corrected_image = correct_skew(image)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Corrected Image', corrected_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()