文档图像倾斜角检测及校正（一）霍夫变换原理Matlab程序阅读之前注意：Hi，你好，我是Cooper Liu，欢迎来到我写的“文档图像校正”系列博客。基于三种原理，我写了四个实验性的Matlab验证程序，以及两个文档校正Matlab程序。在这里你将能够获取所有的源代码以及测试图片，完全可以在你自己的Matlab上跑这些程序。如果你是学生，请注意不要抄袭，课程设计作业的话，这种程序仅仅只能让你得到8
目录一. 车牌定位0 流程1 将原图像二值化得到黑白图像基于颜色特征基于边缘特征2 筛选车牌区域第一轮筛选（利用几何特征）第二轮筛选（利用支持向量机）3 车牌倾斜斜矫正二. 车牌预处理0 流程1 车牌预处理 方法一：基于颜色特征和大津法二值化1.1 蓝色车牌预处理1.2 绿色车牌预处理1.3 黄色车牌预处理2 车牌预处理 方法二：基于k-means聚类3 去除边框4 二次校正（左右偏斜）三. 字符
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
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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
这篇文章主要解决这样一个问题：有一张倾斜了的图片（当然是在Z轴上也有倾斜，不然直接旋转得了o(╯□╰)o），如何尽量将它纠正到端正的状态。而要解决这样一个问题，可以用到透视变换。关于透视变换的原理，网上已经有一大推了，这里就不再做介绍了。这篇文章的干货是：对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述;基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码关于干货的第1点
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
目录1.项目数据及源码2.图像预处理3.获取最优轮廓3.1.轮廓提取3.2.筛选轮廓4.原始与变换坐标计算5.显示识别结果5.1.图像处理5.2.修改图片大小，并逆时针旋转90度5.3.显示图像6.OCR识别 1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Doc-scan2.图像预处理首先导入工具包import numpy as np
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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
今天是我们来玩一个钉子。通过一个钉子来学习一个opencv中的一个函数，这个函数我网上也有搜过，不过遗憾的是，各路好手都是写的是有点不堪入目，现在这个学习氛围是越来越差了，很多人都直接复制粘贴别人的东西，自己也没有理解，也没有辨别是非的能力，所谓的拿来主义有时候真的是要不得的。知其然也要知其所以然。所以你很多时候遇到问题去网上搜索的时候，你会发现浏览器上面一排网页，好多内容都是相同，甚至是错的，这
本文将介绍如何利用OpenCV，提取图片中的矩形轮廓特征并进行图片的倾斜校正。完成demo程序可以至：OpenCV根据矩形轮廓进行倾斜校正下载。本demo所处理的图片是一张PCB电路板（如下图），欲实现的功能是将图片中倾斜的PCB校正为水平。基本的思路是检测PCB的边缘直线，而后根据边缘直线的斜率旋转图片。但是由于PCB上布满了各种原件，所以图片在经过轮廓提取直线检测后，会误检出很多条直线。dem
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2023-08-28 14:33:21
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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
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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
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
当我们遇到一些歪歪扭扭的照片，比如下面这些照片： 这些图片让人看得真不舒服！我们可以用PS来处理？但如果有1000张图，我们只能交给计算机去做！对于图像矫正的问题，在图像处理领域很多，比如人民币的矫正、文本的矫正、车牌的矫正、身份证矫正等等。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
情况一：背景与前景差别较大 一，效果图二，代码//第一个参数：输入图片名称；第二个参数：输出图片名称
void GetContoursPic(const char* pSrcFileName, const char* pDstFileName)
{
Mat srcImg = imread(pSrcFileName);
imshow("原始图", srcImg);
Mat gray, binI
python 调用 opencv 实现 图片文本倾斜校正
原创
2021-07-21 17:06:01
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[opencv学习记录]作业内容1、窗口大小设置为宽400*高600 2、使用滑动条拖动控制图片旋转（逆时针旋转0-90度）思路在这一章中，我们将分成滑动条和旋转两块部分进行介绍。 具体步骤： 1.确定图片中心 2.确定2D旋转矩阵 3.使用上一步创建的矩阵对图像应用仿射变换 4.将以上步骤放入一个回调函数中，使用滑动条设置旋转角度和指向此函数的指针滑动条OpenCV中的cv::createTra
摘要在机器视觉中，对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜，这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来，方便下一步的布局分析与文字识别，这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果。本次实战，对于图像的矫正使用了两种矫正思路：针对边缘比较明显的图像，使用基于轮廓提取的矫正算法。针对边缘不明显，但是排列整齐的文本图像，使用了基于霍夫直线探测的矫正算法。 基于轮廓提取的矫正
Python 利用GDAL对遥感图像进行几何校正If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. ——The Zen of
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2023-09-11 22:42:27
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