第opencv實現(xiàn)文檔矯正本文實例為大家分享了opencv實現(xiàn)文檔矯正的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

原始文檔

矯正后文檔

只要獲得傾斜文檔的傾斜角度，然后通過仿射變化旋轉一下就可以實現(xiàn)矯正了，這里獲取傾斜角度的方法有兩個，下面分別介紹

1、利用霍夫變換，文檔內(nèi)容都是平行的，首先利用利用霍夫變換檢測直線，然后將所有直線的平均傾斜角度當做文檔的傾斜角度，最后再進行仿射變換就可以了。

importcv2

importnumpyasnp

defimshow(img):

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

img=cv2.imread("2.png",1)

img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img2=img.copy()

img_canny=cv2.Canny(img,75,200)

img_line=cv2.HoughLines(img_canny,1,np.pi/180,280)

average=0

forlineinimg_line:

forrho,thetainline:

average=average+theta

average=average/len(img_line)

angel=average/np.pi*180-90

defrotateImg(img,angel):

rows,cols=img.shape

M=cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0,(rows-1)/2.0),angel,1)

#旋轉中心x,旋轉中心y，旋轉角度，縮放因子

img=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows),borderValue=(255,255,255))

#在內(nèi)存里完成了旋轉

imshow(img)

rotateImg(img2,angle)

2、求文檔內(nèi)容的最小包圍矩形。首先檢測輪廓，利用形態(tài)學操作求mask，然后再檢測輪廓，求最下包圍矩形，最小包圍矩形會返回一個傾斜角度（度數(shù)，霍夫變換的傾斜角度是弧度制），可以對輪廓進行篩選，將面積最大的輪廓的傾斜角度作為文檔的傾斜角度，然后做仿射變換。

importcv2

importnumpyasnp

defimshow(img):

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

img=cv2.imread("2.png",1)

img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img2=img.copy()

imgth=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

kernel=np.ones((17,17))

img_open=cv2.morphologyEx(imgth,cv2.MORPH_CLOSE,kernel,10)

#imshow(img_open)

cons=cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]

areas=[]

forconincons:

area=cv2.contourArea(con)

areas.append(area)

index=areas.index(max(areas))

#度數(shù)形式，霍夫變換的返回值是弧度制

rect=cv2.minAreaRect(cons[index])

angle=rect[2]

mat=cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2,img.shape[0]/2),angle,1)

img_fin=cv2.warpAffine(img,mat,(img.shape[1],img.shape[0]),borderValue=(255,255,255))

imshow(img_fin)

利用仿射變換實現(xiàn)圖像旋轉指定度數(shù)

mat=cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,c)（center:旋轉中心，angle:旋轉角度，c：縮放大小）

img_final=cv2.warpAffine(img,mat,(img.shape[1],img.shape[0]),borderValue=(255,255,255))(borderValue為可選參數(shù)，填充色，默認為黑色)

另外旋轉指定90,180,270可以使用transpose、flip來實現(xiàn)

旋轉90度(順時針)

img=cv2.transpose(img)

res_img