实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)

导读

本文主要介绍使用OpenCV对扫描文本矫正的应用实例及详细实现步骤。

背景介绍

在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。

实现步骤

本文只针对包含大部分文字的文档做倾斜矫正，思路来源是大部分文字倾斜后同一行的也在同一条直线，通过拟合直线计算文本倾斜角度，然后旋转来实现文本倾斜矫正。

详细步骤：

① 加载倾斜图像

② 灰度转换+腐蚀+膨胀

③ Canny边缘检测 + 霍夫线变换检测直线

④ 计算直线角度中值作为最终的旋转角度，旋转图像

注意不建议用最值或平均值，因为霍夫线变换有可能拟合到异常角度直线，最值或均值会导致最终角度偏大或偏小，使矫正结果偏差较大。

为什么使用均值？大家可以结合中值滤波的概念来理解。

举例来说：霍夫线变换找到了10条直线，角度分别为：0°，5°，25°，26°，26°，28°，28°，30°，100°，150°。如果去最大值angle=150°，最小值angle=0°，平均值angle=41.8°，中值angle=27°，明显中值结果更准确，更符合直线拟合角度的统计特性，因为拟合直线结果中大部分直线拟合是准确的，这部分角度会集中在一起。当然，使用直方图统计，计算出现频率最多的角度范围更准确，大家可以自行尝试。

⑤ 去除边角黑边(使用漫水填充或轮廓删选方式)

⑥ 换两张图片测试

Python-OpenCV实现源码：

链接：https://pan.baidu.com/s/1fja5mvGjuw3X4eMtjiSX0g

提取码：5lon