C++ houghlinesP 纠正文档倾斜 代码

HoughLinesP函数是OpenCV库中用于检测图像中直线的一个函数，它属于计算机视觉中的边缘检测和线检测算法。当你需要纠正文档中的文本行倾斜时，可以使用Hough变换，特别是非极大值抑制（Non-maximum Suppression, NMS）来提高检测精度。

以下是一个简单的C++示例，展示了如何使用`HoughLinesP`和`goodFeaturesToTrack`来检测并校正图像中的文本行：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

cv::Mat correctImageOrientation(const cv::Mat& img, float threshold = 50) {
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图

    // 使用Canny边缘检测
    cv::Mat edges;
    cv::Canny(gray, edges, 50, 150);

    // 找到边缘的像素点
    std::vector<cv::Point2f> lines;
    cv::goodFeaturesToTrack(edges, lines, 100, 0.01, 10); // 设置一些参数，如追踪100条线

    // 使用霍夫变换找出直线候选
    std::vector<cv::Vec2f> rho, theta;
    cv::HoughLinesP(edges, rho, theta, 1, CV_PI / 180, threshold, 50, cv::Point(), true);

    // 根据最可能的角度调整每一行
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) {
        float angle = atan2(lines[i].y - lines[i].x, 1);
        if (fabs(angle - theta[0]) < 1e-5) { // 如果接近当前检测角度
            // 这里你可以通过旋转或仿射变换校准文本行
            // 例如，使用仿射矩阵 `getRotationMatrix2D` 和 `warpAffine`
            // 计算校准后的行坐标
            // ...
            break; // 只处理第一条线，假设其他都是噪声
        }
    }

    return img; // 返回修正后的图像
}

int main() {
    // 加载图像
    cv::Mat image = ...;

    // 对图像进行倾斜矫正
    cv::Mat corrected = correctImageOrientation(image);

    // 显示原图和校正后的图
    cv::imshow("Original", image);
    cv::imshow("Corrected", corrected);
    cv::.waitKey(0);
    cv::.destroyAllWindows();

    return 0;
}

注意：这个示例仅提供了一个基本框架，并未包含完整的校准过程。在实际应用中，你需要根据检测到的直线角度进一步优化校准策略，可能需要结合文字定位、模板匹配等方法来获得更准确的结果。