OpenCV纠正文本倾斜

最新推荐文章于 2024-09-30 03:08:54 发布
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本文介绍了如何使用OpenCV库纠正图像中的文本倾斜。通过图像预处理、Canny边缘检测、轮廓查找、角度计算和旋转操作，实现了对含有文本的图片进行校正，确保文本呈水平状态。代码示例中特别提到，对于不同语言的文本，可能需要调整参数以达到最佳效果。

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OpenCV纠正文本倾斜

在图像处理中，文本识别一直是一个具有挑战性的任务。文本很容易出现倾斜，这会影响到后续的文本识别过程。因此，纠正文本倾斜是很重要的一步。

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其提供了许多功能强大的工具，例如图像变换、滤波和边缘检测等。在本文中，我们将使用OpenCV来纠正文本中的偏斜。

首先，我们需要加载一张含有文本的图片。在本例中，我们使用一张包含英文文本的示例图片。

import cv2

img = cv2.imread('text.png')
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)

接下来，我们将对图片进行预处理。我们需要将图像转换为灰度图像，以方便后续处理。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray Image', gray)
cv2.waitKey(0)

接下来，我们将使用Canny边缘检测算法来检测文本边缘。Canny算法是一种常用的边缘检测算法。

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.waitKey(0)

现在我们需要找到文本边缘的轮廓。OpenCV提供了findContours函数用于查找轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(
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OpenCV实现倾斜文字校正
永远飞翔的鸟
03-18 681
这篇文章主要为大家详细介绍了OpenCV实现倾斜文字校正，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。OpenCV实现倾斜文字校正_C 语言_脚本之家。
OpenCV基础：文档倾斜校正
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09-19 437
文档倾斜校正是一项在计算机视觉和图像处理中常见的任务，它可以将倾斜或者斜放的文档图像进行校正，使其变得水平或垂直。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们实现文档倾斜校正的功能。通过这些步骤，我们可以检测文档图像中的倾斜角度，并将其校正为水平或垂直。在我们的情况下，我们使用Hough直线变换来检测文档图像中的水平和垂直线条。接下来，我们可以使用OpenCV的边缘检测算法，如Canny边缘检测，来检测文档图像中的边缘。最后，我们可以使用仿射变换来校正文档的倾斜。
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09-15
OpenCV根据矩形轮廓进行倾斜校正。算法介绍可参考：http://blog.youkuaiyun.com/mengchicmc/article/details/77981112
opencv 图像倾斜校正
无左无右的博客
03-25 5271
今天的任务是如图这两种情况，我现在的情况是和如图一样的，左图左边倾斜一点儿，那么我需要把左边压低倾斜校正。右图，右边倾斜我需要把右边下压到水平位置倾斜校正。我的场景不会有大角度的倾斜，就这么点可能的不会超过45°的小角度。 恩，标准的传统图像处理方法。首先就是灰度，二值化，取轮廓，筛选得到目标（面积最大的那个），得到倾斜角度，转正。 具体过程就不详细说了，都在代码里面一看就懂。效果图如下：呃呃呃，但愿多少年后csdn没有把的图弄丢把，csdn经常会把之前写的博客里面的图片不显示，弄没了。太垃圾了。 ```
基于OpenCvSharp的图片倾斜校正
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为了解决这一问题，本文将介绍如何利用C#和OpenCVSharp库，通过一系列图像处理技术在VS2015开发环境中实现图片的倾斜校正。 首先，Canny边缘检测是整个处理流程的第一步，也是基础性工作。Canny算法是一种在计算机...
C# OpenCvSharp 基于直线检测的文本图像倾斜校正.rar
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OpenCV纠正文本中的偏斜(附完整代码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-26 837
OpenCV纠正文本中的偏斜OpenCV纠正文本中的偏斜 OpenCV纠正文本中的偏斜 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <iomanip> #include <s
使用Python和OpenCV进行文本倾斜校正
EneDev的博客
09-17 694
在许多文本处理任务中，文本的倾斜可能会对后续的分析和处理造成困扰。通过这个方法，我们可以自动检测和纠正倾斜的文本，提高后续文本处理任务的准确性和效率。运行代码后，将显示原始图像和校正后的图像。校正后的图像将文本水平对齐，从而方便后续的文本处理任务。请注意，我们需要使用适当的轮廓近似方法来获取文本区域的边界。通过拟合一个最小的包围框，我们可以确定文本的旋转角度。接下来，我们将在二值化图像中检测文本的轮廓。接下来，我们需要加载包含倾斜文本的图像。最后，我们可以应用校正角度来旋转图像，并获得校正后的文本图像。
使用 OpenCV 和 PaddleOCR 自动纠正图像中的文本倾斜
Striver16的博客
06-23 4774
通过结合 PaddleOCR 的高效文本检测功能与 OpenCV 的强大图像处理能力，本方法有效解决了扫描图像文本倾斜的问题。这不仅使得从图像到文本的转换更加高效、准确，还大大提升了后续数据处理的流畅性。实际应用中，该技术表现出了优越的性能和广泛的适用性，为类似的图像处理任务提供了一个可靠的解决方案。希望这篇博客能激发更多同行在面对图像处理挑战时，采用创新的解决方案。对于想要深入了解和应用这些技术的朋友，我建议亲自动手实验不同类型的图像样本，以获得更全面的经验和理解，转载请附明出处。
一种基于OpenCV的图片倾斜矫正方法
数据科学汇集
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【代码】opencv实现图像倾斜矫正（C++）
OpenCV文本偏斜校正编程实现
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为了实现这一点，我们可以使用OpenCV的文本检测器，例如EAST（Efficient and Accurate Scene Text）文本检测器。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了许多功能强大的工具来处理图像，包括文本偏斜校正。本文将详细介绍如何使用OpenCV库来纠正文本中的偏斜，并提供相应的源代码。一旦我们获得了文本区域的位置信息，我们就可以使用这些信息来校正文本的偏斜。在这里，我们将使用OpenCV的仿射变换（Affine Transformation）来纠正文本的偏斜。
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HoughLinesP函数是OpenCV库中用于检测图像中直线的一个函数，它属于计算机视觉中的边缘检测和线检测算法。当你需要纠正文档中的文本行倾斜时，可以使用Hough变换，特别是非极大值抑制（Non-maximum Suppression, NMS）来提高检测精度。 以下是一个简单的C++示例，展示了如何使用`HoughLinesP`和`goodFeaturesToTrack`来检测并校正图像中的文本行： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> cv::Mat correctImageOrientation(const cv::Mat& img, float threshold = 50) { cv::Mat gray; cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图 // 使用Canny边缘检测 cv::Mat edges; cv::Canny(gray, edges, 50, 150); // 找到边缘的像素点 std::vector<cv::Point2f> lines; cv::goodFeaturesToTrack(edges, lines, 100, 0.01, 10); // 设置一些参数，如追踪100条线 // 使用霍夫变换找出直线候选 std::vector<cv::Vec2f> rho, theta; cv::HoughLinesP(edges, rho, theta, 1, CV_PI / 180, threshold, 50, cv::Point(), true); // 根据最可能的角度调整每一行 for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) { float angle = atan2(lines[i].y - lines[i].x, 1); if (fabs(angle - theta[0]) < 1e-5) { // 如果接近当前检测角度 // 这里你可以通过旋转或仿射变换校准文本行 // 例如，使用仿射矩阵 `getRotationMatrix2D` 和 `warpAffine` // 计算校准后的行坐标 // ... break; // 只处理第一条线，假设其他都是噪声 } } return img; // 返回修正后的图像 } int main() { // 加载图像 cv::Mat image = ...; // 对图像进行倾斜矫正 cv::Mat corrected = correctImageOrientation(image); // 显示原图和校正后的图 cv::imshow("Original", image); cv::imshow("Corrected", corrected); cv::.waitKey(0); cv::.destroyAllWindows(); return 0; } ``` 注意：这个示例仅提供了一个基本框架，并未包含完整的校准过程。在实际应用中，你需要根据检测到的直线角度进一步优化校准策略，可能需要结合文字定位、模板匹配等方法来获得更准确的结果。
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