python图像倾斜校正_图像倾斜校正算法的MATLAB实现：图像倾斜角检测及校正

好的，关于图像倾斜校正，我可以给出一些思路和算法。

图像倾斜角检测可以使用霍夫变换来实现。具体步骤如下：

1. 读入图像，并将其转化为灰度图像。

2. 对灰度图像进行边缘检测，得到二值化图像。

3. 对二值化图像进行霍夫变换，得到直线参数。

4. 对直线参数进行统计分析，找到出现次数最多的直线，这条直线的斜率即为图像的倾斜角。

图像倾斜校正可以使用旋转变换来实现。具体步骤如下：

1. 根据倾斜角计算旋转矩阵。

2. 对原图像进行旋转变换，得到校正后的图像。

MATLAB代码实现如下：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');

% 转化为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
bw_img = edge(gray_img, 'canny');

% 霍夫变换，得到直线参数
[H,theta,rho] = hough(bw_img);
P = houghpeaks(H,5);
lines = houghlines(bw_img,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

% 统计分析，找到出现次数最多的直线
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
   if ( len > max_len)
      max_len = len;
      xy_long = xy;
   end
end

% 计算倾斜角，进行旋转变换
angle = atan((xy_long(2,2)-xy_long(1,2))/(xy_long(2,1)-xy_long(1,1)));
rotated_img = imrotate(img, -angle*180/pi);

这就是基本的图像倾斜校正算法了，希望对你有所帮助。