python 调用 opencv 实现 图片文本倾斜校正
python 调用 opencv 实现 图片文本倾斜校正
本项目为python项目需要安装python及python的opencv模块：opencv_python-4.0.1-cp37-cp37m-win32.whl 和 python的矩阵运算模块：numpy。
1、第一步，安装python3.7，具体安装步骤略。
2、第二步，使用pip安装python的矩阵运算模块：numpy。
python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
3，第三步，使用pip安装python的opencv模块：opencv_python。
（1） 先去官网https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv，下载相应Python版本的OpenCV的whl文件，如本人下载的opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl（此文件已经下载并在项目压缩包里）
（2） 将下载的whl文件放入python的\Lib\site-packages文件夹，我文件路径为：C:\Users\pangguoming\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\Lib\site-packages
（3） 用pip安装此文件
pip install opencv_python-4.0.1-cp37-cp37m-win32.whl
4、第四步，运行python脚本imgtxtcorr.py ，此脚本将读取当前目录下的1.jpg文件进行校正，并打开校正后的图片。
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import cv2
## 图片旋转
def rotate_bound(image, angle):
#获取宽高
(h, w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (w // 2, h // 2)
# 提取旋转矩阵 sin cos
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
cos = np.abs(M[0, 0])
sin = np.abs(M[0, 1])
# 计算图像的新边界尺寸
nW = int((h * sin) + (w * cos))
# nH = int((h * cos) + (w * sin))
nH = h
# 调整旋转矩阵
M[0, 2] += (nW / 2) - cX
M[1, 2] += (nH / 2) - cY
return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH),flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
## 获取图片旋转角度
def get_minAreaRect(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.bitwise_not(gray)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
return cv2.minAreaRect(coords)
image_path = "54321.png"
image = cv2.imread(image_path)
angle = get_minAreaRect(image)[-1]
rotated = rotate_bound(image, angle)
cv2.putText(rotated, "angle: {:.2f} ".format(angle),
(10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# show the output image
print("[INFO] angle: {:.3f}".format(angle))
cv2.imshow("imput", image)
cv2.imshow("output", rotated)
cv2.waitKey(0)可矫正所有 图片格式包括 png jpg tif等
