用opencv校正图片的方向

校正的过程可以分为以下几步：

1、转灰度图。

2、降噪。

3、Canny边缘检测。

4、膨胀。

5、表面检索。

6、从各个表面中选取合适的旋转角度并校正图像。

1. import cv2
2. import numpy as np
5. def resize_image(image, scale_factor):
6.     """调整图像大小"""
7.     return cv2.resize(
8.         image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_AREA
9.     )
12. def main():
13.     # 读取图像
14.     src = cv2.imread("images/c3.jpg")
15.     if src is None:
16.         print("无法读取图像，请检查路径是否正确！")
17.         return
19.     # 调整图像大小以便展示
20.     scale_factor = 0.5  # 缩放比例
21.     src_resized = resize_image(src, scale_factor)
22.     cv2.imshow("src", src_resized)
24.     # 转灰度图
25.     gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
26.     gray_resized = resize_image(gray, scale_factor)
27.     cv2.imshow("gray", gray_resized)
29.     # 高斯模糊降噪
30.     blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 1.0)
31.     blur_resized = resize_image(blur, scale_factor)
32.     cv2.imshow("gaussianBlur", blur_resized)
34.     # Canny边缘检测
35.     canny = cv2.Canny(blur, 20, 100)
36.     canny_resized = resize_image(canny, scale_factor)
37.     cv2.imshow("canny", canny_resized)
39.     # 膨胀两次，让文字连到一块
40.     kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (4, 2))
41.     expand = cv2.dilate(canny, kernel, iterations=2)
42.     expand_resized = resize_image(expand, scale_factor)
43.     cv2.imshow("dialate", expand_resized)
45.     # 检索轮廓
46.     contours, _ = cv2.findContours(expand, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
48.     # 对各个轮廓的旋转角度进行排序
49.     vecAngles = []
50.     for contour in contours:
51.         rr = cv2.minAreaRect(contour)
52.         vecAngles.append(rr[2])  # RotatedRect.angle
54.     vecAngles.sort()
56.     # 以中间值为基准，取相差20%以内的角度的平均值作为结果
57.     midIndex = int(len(vecAngles) / 2) - 1
58.     midAngle = vecAngles[midIndex]
59.     maxAngleThreshold = midAngle + 15 if midAngle > 0 else midAngle - 15
60.     minAngleThreshold = midAngle - 15 if midAngle > 0 else midAngle + 15
62.     print("maxAngleThreshold:", maxAngleThreshold)
63.     print("minAngleThreshold:", minAngleThreshold)
65.     angleSum = 0
66.     angleCounter = 0
67.     for angle in vecAngles:
68.         print(angle)
69.         if minAngleThreshold < angle < maxAngleThreshold:
70.             angleSum += angle
71.             angleCounter += 1
73.     averageAngle = angleSum / angleCounter if angleCounter > 0 else 0
74.     print("averageAngle:", averageAngle)
75.     print("midAngle:", midAngle)
77.     # 旋转图像
78.     (h, w) = src.shape[:2]
79.     center = (w // 2, h // 2)
80.     rotateM = cv2.getRotationMatrix2D(center, averageAngle, 1.0)
81.     result = cv2.warpAffine(
82.         src,
83.         rotateM,
84.         (w, h),
85.         flags=cv2.INTER_LINEAR,
86.         borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,
87.         borderValue=(255, 255, 255),
88.     )
89.     result_resized = resize_image(result, scale_factor)
90.     cv2.imshow("result", result_resized)
92.     # 保存最终结果
93.     output_path = "result.jpg"
94.     cv2.imwrite(output_path, result)
95.     print(f"最终结果已保存到：{output_path}")
97.     cv2.waitKey(0)
98.     cv2.destroyAllWindows()
101. if __name__ == "__main__":
102.     main()

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