使用Python和OpenCV进行文本偏斜校正

使用Python和OpenCV进行文本偏斜校正）

1. 效果图
2. 源码
参考

这篇博客将介绍如何使用Python和OpenCV进行文本偏斜校正。给定图像包含未知角度的旋转文本块，需要通过以下方法纠正文本倾斜：

检测图像中的文本块；
计算旋转文本的角度；
旋转图像以校正歪斜；

该算法本身非常简单，仅依赖于基本的图像处理技术，例如阈值处理，计算旋转矩形的最小面积，然后应用仿射变换来校正偏斜。

通常会在自动文档分析中使用这种文本偏斜校正算法，目标是将一组文档数字化，校正文本偏斜，然后应用OCR将图像中的文本转换为机器编码的文本。但是该算法也可以应用于其他领域。

1. 效果图

顺时针旋转——效果图一如下：

逆时针旋转——效果图二如下：

2. 源码

# USAGE
# python correct_skew.py --image images/neg_4.png# 导入必要的包
import numpy as np
import argparse
import cv2# 构建命令行参数及解析
# --image 输入图像路径
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,help="path to input image file")
args = vars(ap.parse_args())# 从磁盘加载照片
image = cv2.imread(args["image"])# 将图像转换为灰度并翻转前景和背景以确保前景现在为“白色”，背景为“黑色”
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.bitwise_not(gray)# 阈值化图像，设置所有前景色位255，所有背景色位0
# 在应用计算机视觉和图像处理操作时，通常将前景表示为浅色，而背景（我们不感兴趣的图像部分）则变暗。
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]# 获取所有像素的(x,y)坐标,并对大于0的像素计数,然后使用这些坐标计算旋转边界框
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]# cv2.minAreaRect返回[-90,0]
# 随着矩形顺时针旋转，角度值将朝零增加。当达到零时，角度将再次设置回-90度，然后过程继续。
# 因此当角度<0时,需要+90度取反数
if angle > 45:  #此俩行代码有改动angle = 90 - angle  #此俩行代码有改动
# 否则,仅取角度的倒数
else:angle = -angle# 旋转图像以达到文本倾斜校正
# 计算图像的中心（x，y）坐标。利用中心坐标和旋转角度调用cv2.getRotationMatrix2D计算旋转矩阵M,应用旋转矩阵进行实际的变换
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h),flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)# 绘制校正角度在图像上以验证
cv2.putText(rotated, "Angle: {:.2f} degrees".format(angle),(10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# 展示输出图像
print("[INFO] angle: {:.3f}".format(angle))
cv2.imshow("Input", image)
cv2.imshow("Rotated", rotated)
cv2.waitKey(0)

参考

https://www.pyimagesearch.com/2017/02/20/text-skew-correction-opencv-python/

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