python 对图片进行自动倾斜校正，输出新图

可以使用Python的OpenCV库进行自动倾斜校正，具体可以参考以下代码：

import cv2

img = cv2.imread('input.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.bitwise_not(gray)

thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,
    cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]

if angle < -45:
    angle = -(90 + angle)
else:
    angle = -angle

(h, w) = img.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h),
    flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

cv2.imshow("Rotated", rotated)
cv2.waitKey(0)

此代码可以读取名为'input.jpg'的图像，自动进行倾斜校正，然后输出旋转后的新图像。

相关问题

Python利用边缘检测,倾斜校正图片后如何利用边缘进行裁剪图片

首先，你需要使用Python中的图像处理库（如OpenCV）对图像进行边缘检测和倾斜校正。这一步可以参考一些相关的教程，例如OpenCV的官方文档或其他在线资源。

完成倾斜校正之后，你可以使用边缘检测得到图像的轮廓，并根据轮廓的位置进行裁剪。具体的步骤如下：

1. 对图像进行边缘检测，得到图像的轮廓。你可以使用OpenCV中的Canny边缘检测算法或其他类似的算法（如Sobel算子）。

2. 对轮廓进行筛选，选择出你需要裁剪的区域。你可以根据轮廓的大小、形状、位置等特征进行筛选。

3. 根据筛选出来的轮廓，确定需要裁剪的区域的位置和大小。

4. 对原始图像进行裁剪，得到你需要的部分。

下面是一个示例代码，帮助你理解如何实现这个功能：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 边缘检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 倾斜校正
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.PI/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
angle = 0
count = 0
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    if x2-x1 != 0:
        k = (y2-y1)/(x2-x1)
        angle += (k + 1j) / (1 + k * 1j)
        count += 1
angle /= count
angle = cmath.phase(angle)
rotated = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) if angle > 0 else img

# 裁剪图像
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 1000:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cropped = rotated[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imshow('cropped', cropped)
        cv2.waitKey(0)

这段代码可以读取一张名为test.jpg的图像，进行边缘检测和倾斜校正，并根据边缘检测结果进行裁剪。你需要根据实际情况进行修改，例如调整边缘检测的参数、轮廓筛选的条件等。

python图像配准倾斜校正

Python图像配准中的倾斜校正可以通过旋转图像来实现。可以使用OpenCV库中的函数来实现这一功能。首先，需要检测图像中的倾斜角度，可以使用霍夫变换或边缘检测算法来实现。然后，根据检测到的倾斜角度，通过旋转图像来进行倾斜校正。

下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV库来进行图像倾斜校正：

import cv2
import numpy as np

def rotate_image(image, angle):
rows, cols = image.shape, image.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
return rotated_image

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg", 0) # 以灰度模式加载图像

# 检测倾斜角度（示例中使用边缘检测算法）
edges = cv2.Canny(image, 50, 150)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

angles = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line
angle = np.arctan2(y2 - y1, x2 - x1) * 180 / np.pi
angles.append(angle)

# 计算平均倾斜角度
mean_angle = np.mean(angles)

# 进行倾斜校正
rotated_image = rotate_image(image, -mean_angle)

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Rotated Image", rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()