DeslantImg：图片手写文本矫正算法，让识别更精准

DeslantImg：图片手写文本矫正算法，让识别更精准

DeslantImg The deslanting algorithm sets text upright in images. Python, C++ and OpenCL implementations provided. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeslantImg

项目介绍

DeslantImg 是一款专注于图像处理的开源算法，主要功能是矫正图片中的手写文本，使其从倾斜状态变为水平直立。该算法可以作为一种预处理步骤，广泛应用于手写文本识别领域。通过矫正文本的倾斜角度，DeslantImg 大大提高了后续文本识别的准确度和效率。

项目技术分析

DeslantImg 算法采用了多种编程语言实现，包括 Python、C++ 和 OpenCL。其中，Python 实现是主要关注点。算法的核心思想基于 Vinciarelli 和 Luettin 在 2001 年发表的论文，通过计算并调整图像中的剪切值，实现文本的矫正。

技术亮点：

1. 多语言支持：Python、C++ 和 OpenCL 的实现，满足不同应用场景的需求。
2. 命令行操作：通过命令行工具提供灵活的操作选项，方便用户自定义处理过程。
3. 参数配置：用户可以根据需要调整搜索算法、边界值、步数等参数，优化矫正效果。

项目及技术应用场景

DeslantImg 算法在手写文本识别领域有着广泛的应用前景。以下是几个主要的应用场景：

1. 教育领域：在学生作业、考试卷子的数字化处理中，通过矫正手写文本，提高批改效率和准确度。
2. 医疗行业：在病历、处方等手写文档的电子化过程中，算法可以帮助提高信息提取的准确性。
3. 法律文件处理：在处理大量手写法律文件时，DeslantImg 可以为文本识别提供预处理支持，提高文档数字化处理的效率。

项目特点

DeslantImg 算法具有以下显著特点：

1. 高效率：算法处理速度快，可以满足批量处理的需求。
2. 灵活性：通过命令行参数配置，用户可以根据具体场景调整算法行为。
3. 准确性：矫正后的文本清晰、水平，有利于后续的文本识别和数据分析。
4. 易用性：提供简洁的 API 接口，方便用户集成到自己的项目中。

使用方法：

安装 DeslantImg 非常简单，首先需要进入项目根目录，然后执行 pip install . 进行安装。安装完成后，可以从命令行运行 deslant_img，默认会处理 data 目录下的图片，并显示矫正前后的效果。

如果需要自定义处理过程，可以通过以下命令行选项进行：

• --data DATA：指定包含输入图像的目录。
• --optim_algo {grid,powell}：选择搜索算法，默认为网格搜索。
• --lower_bound LO 和 --upper_bound HI：设置剪切值的上下界。
• --num_steps STEPS：定义网格搜索的步数。
• --bg_color BG：设置填充矫正后图像空白区域的颜色。

此外，DeslantImg 也提供了 Python API，用户可以轻松地在自己的代码中调用 deslant_img 函数，实现文本矫正。

from deslant_img import deslant_img
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('data/test1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
res = deslant_img(img)

plt.imshow(res.img)
plt.show()

通过以上介绍，可以看出 DeslantImg 是一款功能强大、易于使用的图像文本矫正算法。它不仅提高了手写文本识别的准确性，也为图像处理领域带来了新的解决方案。无论在教育、医疗还是法律等行业，DeslantImg 都有着广阔的应用前景。欢迎各位开发者、研究人员和工程师尝试并集成该算法，以提升自己的项目效率和质量。

DeslantImg The deslanting algorithm sets text upright in images. Python, C++ and OpenCL implementations provided. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeslantImg