如何使用python在图片的频域数据做一些处理用于纠正歪斜的图片
时间: 2024-05-07 19:20:28 浏览: 16
要在频域中进行图像处理,您需要进行傅里叶变换(FFT)。您可以使用Python的NumPy库来进行FFT。
以下是一些步骤,可以用于纠正歪斜的图片:
1. 读取图片并将其转换为灰度图像。
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg',0)
```
2. 对图像进行FFT。
```python
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
```
3. 计算频谱并找到中心。
```python
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows/2 , cols/2
```
4. 构建一个掩膜,将频域中心周围的高频部分去除。
```python
mask = np.zeros((rows,cols),np.uint8)
mask[int(crow-30):int(crow+30), int(ccol-30):int(ccol+30)] = 1
fshift = fshift*mask
```
5. 对修改后的频域进行逆FFT。
```python
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)
```
6. 对图像进行二值化。
```python
ret,thresh1 = cv2.threshold(img_back,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
```
7. 找到图像中的轮廓并计算最小边界矩形。
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh1,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
```
8. 计算旋转角度并旋转图像。
```python
angle = rect[2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),angle,1)
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
```
现在,您应该已经得到了一个纠正了歪斜的图片。