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

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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

目录

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

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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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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

2、运行效果

3、具体代码

"""
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 npdef 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.piangles.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 rotateddef 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 rotateddef 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()

四、注意事项

• 直线检测的阈值设置：霍夫变换检测直线时，阈值的设置会影响直线检测的准确性。需要根据实际情况调整阈值参数。
• 角度计算的精度：角度的计算精度会影响到最终结果的准确性。在计算角度时，可以考虑使用更高的精度来提高准确性。
• 旋转矩阵的边界处理：在计算旋转矩阵时，需要考虑到旋转后图像可能会超出原始图像的边界，因此需要使用合适的边界模式来处理这种情况，以避免产生不良影响。
• 异常处理：在实际应用中，需要考虑到图像中可能不存在直线的情况，因此需要进行异常处理，确保程序的稳定性。

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