OpenCV - 自动纠正图片的文字倾斜

利用OpenCV的功能可以方便快捷的将图片里面的文字纠正过来：

文章是参考国外帖子来写的：http://felix.abecassis.me/2011/09/opencv-detect-skew-angle/

这里有我的一些iOS, Mac代码和测试结果，可以方便的自动旋转文字方向，旋转图片。

图片有一些前提，或者处理缺陷：

1、图片没有外边框干扰

2、倒立或者竖着的图片，纠正后还是倒立，或者竖着的。

比如以下这2个图片，纠正后结果都不理想：

会旋转，但是纠正后会竖立，需要进一步判断。

计算的纠正角度为0，纠正失败。

方法一、利用线条横线计算角度，然后再纠正。

// 参考 Félix Abecassis - OpenCV - Detect skew angle
// http://felix.abecassis.me/2011/09/opencv-detect-skew-angle/
+ (double)cvMatImageSkewAngleUsingSHT:(cv::Mat)gray;
{// Load in grayscale.//cv::Mat src = cv::imread(filename, cv::IMREAD_GRAYSCALE);if(gray.data == NULL){fprintf(stderr, "error: src.data == NULL\n");return 0.0f;}if(gray.channels() != 1){fprintf(stderr, "error: src.channels() != 1\n");return 0.0f;}cv::bitwise_not(gray, gray);cv::Size size = gray.size();// 需要的是黑色背景std::vector<cv::Vec4i> lines;cv::HoughLinesP(gray, lines, 1, CV_PI/180, 100, size.width / 2.f, 20);cv::Mat disp_lines(size, CV_8UC1, cv::Scalar(0, 0, 0));double angle = 0.;unsigned nb_lines = lines.size();for (unsigned i = 0; i < nb_lines; ++i){cv::line(disp_lines, cv::Point(lines[i][0], lines[i][1]), cv::Point(lines[i][2], lines[i][3]), cv::Scalar(255, 0 ,0));angle += atan2((double)lines[i][3] - lines[i][1], (double)lines[i][2] - lines[i][0]);}angle /= nb_lines; // mean angle, in radians.angle = angle * 180 / CV_PI;cv::imwrite("/Users/James/Desktop/skew-lines.bmp", disp_lines);fprintf(stderr, "ImageSkewAngle result: %f\n", angle);return angle;
}

方法二、利用文字最小区域获取矩形计算角度，然后再纠正。

// 参考 Félix Abecassis - OpenCV - Bounding Box & Skew Angle
// http://felix.abecassis.me/2011/10/opencv-bounding-box-skew-angle/
+ (double)cvMatImageSkewAngleWithImageBin:(cv::Mat)image_bin
{// 输入的是黑底白字图片cv::Mat image = image_bin.clone();if(image.data == NULL){fprintf(stderr, "error: src.data == NULL\n");return 0.0f;}if(image.channels() != 1){fprintf(stderr, "error: src.channels() != 1\n");return 0.0f;}cv::imwrite("/Users/James/Desktop/skew-bin.bmp", image);// Size(23, 3)); Size(5, 3));，使用Size(3, 3)最好cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));// 最基本的形态学操作有二：腐蚀与膨胀(Erosion 与 Dilation)cv::erode(image, image, element);cv::imwrite("/Users/James/Desktop/skew-erode.bmp", image);std::vector<cv::Point> points;cv::Mat_<uchar>::iterator it = image.begin<uchar>();cv::Mat_<uchar>::iterator end = image.end<uchar>();for (; it != end; ++it)if (*it)points.push_back(it.pos());cv::RotatedRect box = cv::minAreaRect(cv::Mat(points));double angle = box.angle;if (angle < -45.)angle += 90.;if(1){cv::Point2f vertices[4];box.points(vertices);for(int i = 0; i < 4; ++i)cv::line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], cv::Scalar(255, 0, 0), 1, CV_AA);cv::imwrite("/Users/James/Desktop/skew-rect.bmp", image);}fprintf(stderr, "ImageSkewAngle result: %f\n", angle);return angle;
}+ (double)cvMatImageSkewAngleWithImageGray:(cv::Mat)image_gray
{// 输入的是灰度图片// Load in grayscale.//cv::Mat img = cv::imread(filename, cv::IMREAD_GRAYSCALE);cv::Mat image = image_gray.clone();if(image.data == NULL){fprintf(stderr, "error: src.data == NULL\n");return 0.0f;}if(image.channels() != 1){fprintf(stderr, "error: src.channels() != 1\n");return 0.0f;}//中值滤波器是一种非线性滤波器，常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是，中值滤波有利于保留边缘的尖锐度，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。//cv::medianBlur(img, img, 3);//cv::GaussianBlur(img, img, cv::Size(3, 3), 0);//GaussianBlur(img, img, cvSize(11,11), 0);//change from median blur to gaussian for more accuracy of square detection// Binarize//cv::threshold(img, img, 225, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);cv::threshold(image, image, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY_INV); // 二值化效果好return [RecognitionManager cvMatImageSkewAngleWithImageBin:image];
}

最后是纠正图片的方法：

// 参考 Félix Abecassis - OpenCV - Rotation (Deskewing)
// http://felix.abecassis.me/2011/10/opencv-rotation-deskewing/
+ (cv::Mat)cvMatImageDeskew:(cv::Mat)src angle:(double)angle;
{cv::Mat img = src.clone();cv::imwrite("/Users/James/Desktop/deskew-src.bmp", img);cv::Mat cropped;cv::Mat rotated;// Load in grayscale.//cv::Mat img = cv::imread(filename, cv::IMREAD_GRAYSCALE);if(img.data == NULL){fprintf(stderr, "error: src.data == NULL");return rotated;}if(img.channels() != 1){fprintf(stderr, "error: src.channels() != 1");return rotated;}std::vector<cv::Point> points;cv::Mat_<uchar>::iterator it = img.begin<uchar>();cv::Mat_<uchar>::iterator end = img.end<uchar>();for (; it != end; ++it)if (*it)points.push_back(it.pos());cv::RotatedRect box = cv::minAreaRect(cv::Mat(points));cv::Mat rot_mat = cv::getRotationMatrix2D(box.center, angle, 1);// 旋转cv::warpAffine(img, rotated, rot_mat, img.size(), cv::INTER_CUBIC); // 默认是黑色背景//cv::warpAffine(img, rotated, rot_mat, img.size(), CV_INTER_CUBIC, cv::BORDER_CONSTANT, cvScalarAll(0)); // 黑色背景//cv::warpAffine(img, rotated, rot_mat, img.size(), cv::INTER_CUBIC, cv::BORDER_CONSTANT, cvScalar(255, 255, 255)); // 白色背景cv::imwrite("/Users/James/Desktop/deskew-rotated.bmp", rotated);if(0){// 切割cv::Size box_size = box.size;if (box.angle < -45.)std::swap(box_size.width, box_size.height);cv::getRectSubPix(rotated, box_size, box.center, cropped);cv::imwrite("/Users/James/Desktop/deskew-cropped.bmp", cropped);}return rotated;}

测试代码：

- (void)deskew
{if(1){cv::Mat gray_image = [RecognitionManager cvMatImageFromCGImageRef_Grayscale:[[imageView image] CGImage_FPLib]];//double angle = [RecognitionManager cvMatImageSkewAngleWithImageGray:gray_image];double angle = [RecognitionManager cvMatImageSkewAngleUsingSHT:gray_image];cv::Mat img_deskew;img_deskew = [RecognitionManager cvMatImageDeskew:gray_image angle:angle];imageView.image = [NSImage imageWithCGImage_FPLib:[RecognitionManager CGImageRefFromCVMat:img_deskew]];}}

测试结果：

原图：

方法一、

方法二：

更多测试：

原图：

方法二结果：

结果是误旋转了:-(。

可以看出，方法一、对于边框有干扰，无法正确纠正。

方法二、要比方法一适应性强，但是也有边框干扰，都会有一些误操作。

其实还有一种方法就是利用findContours查找最大边框，然后利用图片裁剪函数纠正。

https://stackoverflow.com/questions/8667818/opencv-c-obj-c-detecting-a-sheet-of-paper-square-detection?noredirect=1&lq=1

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