霍夫变换与OpenCV：精准校正图片倾斜

本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV库中的霍夫变换(Hough Transform)技术来检测并校正拍摄时倾斜的图片。霍夫变换是一种用于在图像处理中检测特定形状，如直线、圆等特征的方法，它将图像中的像素点转换到参数空间，从而简化了特征检测的过程。 首先，文章引入了OpenCV的相关头文件，并定义了一个常量ERROR1234。其中，`DegreeTrans`函数用于将角度从弧度转换为度数，方便后续操作。对于图像校正，`rotateImage`函数扮演关键角色，它接受源图像(src)和旋转后的输出图像(img_rotate)，以及需要旋转的角度(degree)。函数内部先确定旋转中心，然后计算旋转所需的仿射变换矩阵，最后使用`warpAffine`函数执行图像旋转，并设置背景颜色为白色。 在霍夫变换的具体应用中，作者使用Canny边缘检测算法对输入图像(srcImage)进行预处理，生成中间图像(midImage)。接着，通过`CvHoughLines`函数检测midImage中的直线，该函数接受输入图像、输出直线集合(lines)、线性投票参数(1)、角度分辨率(CV_PI/180)、最大线段长度(300)和阈值。阈值是一个关键参数，它控制着检测结果的敏感度：阈值越高，检测精度越高，但可能会漏掉一些直线；反之，阈值过低则会检测到许多噪声线，增加计算负担。 文章提到，由于不同图像的特性可能需要不同的阈值，作者采用了试探法，先尝试较高的阈值，如果无法检测到直线，再逐渐降低阈值。这种方法旨在找到一个既不会漏检又不过度检测的合适阈值。如果在`HoughLines`函数返回的线条集合(lines)为空，这表明当前阈值可能不合适，需要调整。 总结来说，本文的核心知识点包括： 1. **霍夫变换的基本原理和应用场景**：霍夫变换在图像处理中用于检测直线和其他形状，尤其适用于校正因拍摄角度倾斜的图片。 2. **OpenCV函数使用**：`DegreeTrans`函数的弧度到度数转换，`rotateImage`函数的图像旋转，以及`Canny`和`CvHoughLines`函数进行边缘检测和直线检测。 3. **阈值选择策略**：理解阈值对霍夫变换检测效果的影响，通过试验找到合适的阈值。 4. **图像处理流程**：从原始图像到边缘检测，再到霍夫变换检测和图像校正的整体处理步骤。