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opencv+python倾斜文本图片矫正

时间: 2025-06-29 16:17:16 浏览: 32
### 使用 OpenCV 和 Python 进行倾斜文本图像校正 对于倾斜的文本图像,可以采用霍夫变换检测文档边缘并计算旋转角度来实现矫正。具体方法如下: #### 导入必要的库 首先导入所需的库文件[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np from skimage import measure ``` #### 预处理输入图像 读取待处理的图片,并将其转换成灰度图以便后续操作[^1]。 ```python image = cv2.imread('skew_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` #### 边缘检测与轮廓提取 应用高斯模糊减少噪声干扰,再通过Canny算子获取二值化后的边界信息;利用`findContours()`函数查找所有封闭区域中的最大矩形框作为目标对象[^1]。 ```python blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 0) edged = cv2.Canny(blurred, 50, 200, 255) contours, _ = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5] for c in contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) if len(approx) == 4: doc_cnt = approx break ``` #### 计算最小外接矩阵的角度差值 调用`minAreaRect()`获得四个顶点坐标构成的多边形及其方向角θ,当θ位于(-45°,-90°]区间内时需调整为正值表示顺时针偏转程度[^1]。 ```python rect = cv2.minAreaRect(doc_cnt) angle = rect[-1] if angle < -45: angle = -(90 + angle) else: angle = -angle ``` #### 图像仿射变换完成最终校准 构建围绕中心点逆向旋转变换矩阵M,之后借助`warpAffine()`执行实际的空间映射过程得到直立状态下的文字影像资料[^1]。 ```python (h, w) = image.shape[:2] center = (w // 2, h // 2) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) ``` 最后保存修正过的结果至本地磁盘中[^1]。 ```python cv2.imwrite("corrected_skew.png", rotated) ```
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