Python OpenCV实现文本图像自动矫正：步骤与示例

本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV库与Python结合实现图像矫正，针对的是倾斜拍摄的文本图像。首先，作者通过导入所需的numpy和opencv库来处理图像处理流程。在"shape_correction"函数中，关键步骤如下： 1. 获取输入图像img的维度信息，这有助于后续操作。 2. 对图像进行高斯模糊（GaussianBlur），以减少噪声并准备进行边缘检测。参数(5,5)定义了5x5大小的高斯核，0表示标准差。 3. 使用Canny边缘检测算法（Canny(cv.GaussianBlur(img_gau, (5, 5), 0), 60, 200)）来检测图像中的边缘，60和200是阈值参数。 4. 对边缘图像进行膨胀（dilation）操作，通过cv.dilate()函数增强边缘轮廓，kernel参数为一个十字结构元素，迭代次数设为8次。 5. 接下来，调用cv.findContours()函数找出轮廓，并对轮廓进行分析。函数接收三个参数：输入图像、轮廓检索模式（RETR_EXTERNAL，仅返回外部轮廓）和轮廓逼近方法（CHAIN_APPROX_NONE，保持每个轮廓的精确形状）。 6. 遍历轮廓，排除过小或过大的非文本区域，确保找到合适的矩形区域用于矫正。如果矩形宽度小于35像素或高度小于35像素，或者高度或宽度占图像比例过大，则跳过该区域。 7. 找到面积最大的矩形区域，并记录其坐标和尺寸，以及可能的旋转角度。通过cv.minAreaRect()函数计算最小外接矩形，包括矩形中心(x, y)，宽和高，以及可能的旋转角度。 8. 绘制最小外接矩形，虽然这部分代码未在提供的部分显示，但通常会使用cv.boxPoints(rect)获取边界点，并将其转换为整数形式，最后用cv.drawContours()在原图上绘制矩形框。 本文档展示了如何使用OpenCV和Python对倾斜的文本图像进行矫正，涉及图像预处理、边缘检测、轮廓分析和几何变换等技术，这对于自动识别倾斜文档或条形码等应用场景非常实用。通过这个程序，可以有效地校正文本的倾斜角度，提高后续文字识别的准确性和效率。