基于OpenCV的倾斜文字校正使用OpenCV里example中的的倾斜文本作为输入，本文的目的即将该倾斜的文本校正成水平方向的文本。主要思路为：读取图像-——>Canny边缘检测——->形态学操作-——>提取最小外接矩形——->计算旋转矩阵-——>仿射变换校正文本图像原始图像：提取最小外接矩形区域校正后的图像—————————————————————————————
前言 今天我们要做的就是从左图转换到右图，左图中证件照有轻微的倾斜。大体思路可以描述为Canny边缘检测-形态学闭操作-轮廓检测-Hough直线检测-确定四个角点-透视变换。一：图像预处理 图像预处理就是套路了，先读取原图再转灰度图，然后进行Canny边缘检测。为去除一些黑洞并达到强化边缘效果，还需进行形态学闭操作。 //【1】读取原图片以及投影模板
Mat
前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。随手拍了几张照片，因为拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：原始图对于图像矫正的问题，在图像处理领域还真得多，比如卡片的矫正、文本的矫正、车牌的矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估
目录前言一、设计思路二、编程步骤三、代码实现四、测试结果总结前言 本实验旨在利用OpenCV库实现对倾斜图片的校正，并通过鼠标交互方式选择图片的边界点，以便进行透视变换和图像裁剪，代码简洁，适合初学者参考学习。一、设计思路
图像运算有很多种，包括 加法、减法、乘法、除法、位运算、平方根、对数、绝对值等;加减乘除等 需保持 图像 shape 和 dtype 一致，或者第二个图像是个标量值；dst = cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
dst = cv2.subtract(src1, src2, dst, mask, dtype)
dst = cv2.multiply(
最近因为项目需要研究了一下摄像头的畸变矫正，我打算通过写这篇博客记录一下相关流程。其实关于摄像头畸变矫正的原理，网络上已经有非常多的博客可以参考了，我在博客里也就不再赘述了。利用Opencv库中的接口，可以很方便地对一款固定型号的摄像头进行矫正，一般地我们将这个过程分成两步：生成参数文件和矫正。生成参数文件这里使用的是OpenCV的例程（非常方便非常好用~），例程可以在你的opencv源码目录下找
1.摄像机成像原理 成像的过程实质上是4个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 (图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 (图像像素坐标系 ) 下文对4个坐标系的 变换做了详细的解释： 2.畸变模型 图像像素坐标系
(
实现功能：
图片旋转：按指定的角度对图片进行逆时针旋转
图片平移：按指定的像素大小对图片进行水平和垂直方向的平移
图片缩放：按指定的缩放倍数对图片进行水平方向和垂直方向的缩放
注： 图像的 shape 属性：高、宽、通道数
Image.open()方式读取图像：无法输出图像的shape属性（高、宽、通道数）
cv2.imread（）方式读取图像：可以输出图像的shape属性
技巧：
图像文本选择通常是由于扫描仪在进行图像扫描时，未能正常按照其行列水平垂直扫描引起的现象。在现实场景中，我们需要对旋转文本进行几何矫正。这次利用傅立叶变换中时域与频域的变换关系，实现选择文本图像矫正。旋转文本图像的明显特征就是存在分行间隔，当文本图像旋转时，其频域中的频谱也会随之旋转。根据这一特征来计算文本图像的DFT变换，DFT变换的结果是低频位于边界四角，高频集中在中心区域，将低频与高频互换，实
最近在研究一些关于岩石薄片的图像处理工作。其中一个问题是拿到了不同偏光照射条件下（不必深究原理了）的相同目标的照片，发现不同的照片是无法精确叠合在一起的，需要进行配准才行。如图所示： 由于图片的位置并不是很一致，导致直接叠加（或计算）的时候是有很大误差的。如下面所示： 直接叠加后明显错位了 &n
在数字图像处理领域，图像矫正和仿射变换是常见且重要的技术。它们可以用于纠正图像的畸变，使之更符合真实世界的几何特征，提高图像的质量和可视化效果。本文将从基本概念、原理和应用方面，详细介绍图像矫正与仿射变换的相关知识。一、图像矫正的基本概念图像矫正是指通过特定的方法，将图像从原始的畸变状态改变为符合几何规则的正常形式。这个过程涉及到对图像的旋转、缩放、平移等操作，可以消除图像因相机成像、拍摄角度等原
文章目录目的效果展示代码及解释原始文件代码代码解释① 主程序② ReadTxt() 函数③ rotate() 函数④ drawRect() 函数框大小不固定的倾斜矩形框 目的这篇博客主要介绍如何使用 OpenCV 根据已有的像素点坐标文件在 jpg 图像上为腰椎间盘框大小固定的、倾斜的矩形框，并在矩形框的旁边标注相应的文本信息。文章还会对如何框大小不固定的倾斜矩形框进行说明。效果展示原腰椎间盘
OpenCV 外接矩形与最小外接矩形 由于项目的需要，在找目标时需要将目标图像“抠”下来，作为下一步骤的输入图像。当目标区域的最小外接矩形没有倾斜时还好，直接用OpenCV的cv::Rect，取ROI就可以了；但是如果目标区域的最小外接矩形有倾斜角度时，就不好搞了，OpenCV中没有这样的函数，需要自己想办法去提取。 需要将图1中的目标“书”，提取出来，提取后的结果图
原创
2021-12-31 09:56:56
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图1：左图中蓝色三角形内的所有像素都已转换为右图中的蓝色三角形。在本教程中，我们将看到如何将图像中的单个三角形扭曲到另一个图像中的另一个三角形。在计算机图形学中，人们一直处理翘曲三角形，因为任何3D表面都可以用三角形近似。图像可以分解为三角形并扭曲。但是，在OpenCV中，没有开箱即用的方法可以将三角形内的像素扭曲到另一个三角形内的像素。本教程将逐步说明如何将图1中左图中的三角形转换为
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2023-09-18 04:14:47
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目录什么是图片平滑？怎么做到图像平滑？1.邻域平均法（又名均值滤波法）2.中值滤波法3.高斯滤波法 4.双边滤波法什么是图片平滑？目前，大多数数字图像系统中，输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行存储、处理和传输等，最后形成多维图像信号。在这一系列复杂过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生。——《数字图像处理》陈天华编著所以图像平滑一般指消
Python-OpenCV 杂项（一）：图像绘制Python-OpenCV ), np.uint8)cv2.line(im
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2023-05-16 12:02:53
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图像特征检测 一般我们看到一副图像进行识别，会想到这幅图像有什么特征，边缘特征，纹理特征等等,下面介绍几种常见的特征检测算法1 harris角点检测 在图像上取一个W*W的“滑动窗口”，不断的移动这个窗口并检测窗口中的像素变化情况E。像素变化情况E可简单分为以下三种：A 如果在窗口中的图像是什么平坦的，那么E的变
1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘。Canny边缘检测算法有5个步骤：使用高斯滤波器对图像进行去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive)，最后还会分析所有的边缘及其之间的连接，以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。 import cv2
import numpy as np
img =
# Python倾斜图像矫正
## 引言
在图像处理领域中，倾斜图像矫正是一个常见的问题。本文将介绍如何使用Python进行倾斜图像矫正。这将帮助你了解整个过程，并通过示例代码指导你完成每一步。
## 流程概述
下面是倾斜图像矫正的整个流程：
1. 导入必要的库
2. 读取图像
3. 检测图像中的直线
4. 计算图像中直线的角度
5. 根据角度矫正图像
6. 保存矫正后的图像
接下来，我们
