opencv實現圖像校正
本文實例為大傢分享瞭opencv實現圖像校正的具體代碼，供大傢參考，具體內容如下
1.引言：python實現傾斜圖像校正操作
2.思路流程：
（1）讀入，灰度化；
（2）高斯模糊；
（3）二值化圖像；
（4）閉開操作；
（5）獲取圖像頂點；
（6）旋轉校正
3.實現代碼：
import cv2
import numpy as np
import imutils
import time
def Img_Outline(img_path):
original_img = cv2.imread(img_path)
gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray_img, (9, 9), 0) # 高斯模糊去噪（設定卷積核大小影響效果）
_, RedThresh = cv2.threshold(blurred, 165, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 設定閾值165（閾值影響開閉運算效果）
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 定義矩形結構元素
closed = cv2.morphologyEx(RedThresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 閉運算（鏈接塊）
opened = cv2.morphologyEx(closed, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 開運算（去噪點）
return original_img, opened
def findContours_img(original_img, opened):
contours = cv2.findContours(opened, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(contours)
# print(cnts)
# c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0] # 計算最大輪廓的旋轉包圍盒
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
rect = cv2.minAreaRect(c)
# print(rect)
angle = rect[2] # rect[2] 返回的是矩形的旋轉角度
print("angle", angle)
if angle == 90.0:
return original_img, original_img
else:
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
draw_img = cv2.drawContours(original_img.copy(), [box], -1, (0, 0, 255), 3)
rows, cols = original_img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, 1)
result_img = cv2.warpAffine(original_img, M, (cols, rows))
return result_img,draw_img
if __name__ == "__main__":
img_path = './result.jpg'
start_time = time.time()
original_img, opened = Img_Outline(img_path)
result_img,draw_img = findContours_img(original_img,opened)
print('消耗的時間為：',(time.time() - start_time))
cv2.imshow("original_img", original_img)
cv2.imshow("draw_img", draw_img)
cv2.imshow("result_img", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4.效果展示：
原圖
標框出圖
旋轉後的圖
以上就是本文的全部內容，希望對大傢的學習有所幫助，也希望大傢多多支持WalkonNet。