opencv實現(xiàn)圖像校正

更新時間：2022年08月01日 08:40:11 作者：奶茶不加冰

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了opencv實現(xiàn)圖像校正，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了opencv實現(xiàn)圖像校正的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1.引言：python實現(xiàn)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(zhuǎn)校正

3.實現(xiàn)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(shè)定卷積核大小影響效果）
? ? _, RedThresh = cv2.threshold(blurred, 165, 255, cv2.THRESH_BINARY) ?# 設(shè)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(jié)構(gòu)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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