利用OpenCV实现图像矫正

该博客介绍了如何使用OpenCV库进行图像处理,包括高斯模糊、膨胀操作、边缘检测、轮廓识别和四边形轮廓选择。通过这些步骤找到纸张的轮廓,然后进行透视变换实现图像的校正。此外,还探讨了如何计算轮廓面积并进行图像矫正,利用勾股定理调整图像的形状。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# 图像校正示例
import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread("../dataset/data/paper.jpg")
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('im', im)

# 模糊第三个0  ,拿去翻译Gaussian kernel standard deviation in X direction.
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 膨胀
dilate = cv2.dilate(blurred,                cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))) # 根据函数返回kernel
# 检测边沿
edged = cv2.Canny(dilate,  # 原始图像
                  30, 120,  # 滞后阈值、模糊度
                  3)  # 孔径大小
# 
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