使用opencv-python写一段校正图像倾斜的代码

以下是使用OpenCV-Python进行图像倾斜校正的示例代码：

import cv2

# 读取待校正的图像
img = cv2.imread('input_image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 检测图像中的直线
lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 1, cv2.cv2.PI / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 计算所有直线的平均角度
angles = []
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    angle = cv2.fastAtan2(y2 - y1, x2 - x1)
    angles.append(angle)
mean_angle = sum(angles) / len(angles)

# 旋转图像
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), mean_angle, 1)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

# 显示结果图像
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('rotated', rotated)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

首先，该代码读取待校正的图像并将其转换为灰度图像。然后，使用Otsu的方法对图像进行二值化处理。

接下来，使用霍夫变换检测图像中的直线。对于每条直线，计算其与水平线的夹角，并将角度存储在一个列表中。最后，计算所有角度的平均值，并将其用作旋转图像的角度。

最后，使用cv2.getRotationMatrix2D和cv2.warpAffine函数旋转图像，并显示结果图像。

请注意，该代码中的参数可能需要根据您的图像进行调整，以获得最佳结果。