Python 代码自动识别矫正歪斜图片

Python 代码自动识别矫正歪斜图片

本代码使用 Python 和 OpenCV 库实现自动识别并矫正歪斜图片。

代码

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def deskew(img):
    m = cv2.moments(img)
    if abs(m['mu02']) < 1e-2:
        return img.copy()
    skew = m['mu11']/m['mu02']
    M = np.float32([[1, skew, -0.5*28*skew], [0, 1, 0]])
    img = cv2.warpAffine(img, M, (28, 28), flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR)
    return img

img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = 255 - img
img = cv2.resize(img, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img = deskew(img)

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

说明

1. 首先导入必要的库，包括 numpy、cv2 和 matplotlib.pyplot。
2. deskew 函数用于矫正图片。该函数首先使用 cv2.moments 计算图片的矩，然后根据矩计算图片的倾斜角度。最后使用 cv2.warpAffine 函数进行矫正。
3. 加载图片并进行灰度化和尺寸调整。
4. 使用 deskew 函数矫正图片。
5. 使用 matplotlib.pyplot 展示矫正后的图片。

使用方法

1. 将 test.jpg 替换为你的图片文件名。
2. 运行代码即可。

代码原理

该代码使用 OpenCV 库中的 moments 函数计算图片的矩。矩可以用来描述图片的形状和位置信息。mu11 和 mu02 是图片的中心矩，它们可以用来计算图片的倾斜角度。

warpAffine 函数可以根据提供的变换矩阵对图片进行仿射变换，实现图片的平移、旋转和缩放等操作。在本代码中，我们使用 warpAffine 函数将图片矫正到水平方向。

注意

该代码只适合矫正轻微歪斜的图片。对于严重歪斜的图片，可能需要使用其他方法进行矫正。