OpenCV实现图像旋转与矫正

"此资源主要涉及使用OpenCV进行图像处理，特别是对含有矩形轮廓的倾斜图片进行矫正。通过寻找图像中的最大轮廓并计算其最小外接矩形，然后根据角度进行旋转，从而实现图片的矫正。" 在图像处理领域，有时我们需要处理一些倾斜的图片，比如身份证、证件照或者文档扫描件。为了便于后续分析或识别，通常需要将这些图片校正到水平状态。本示例提供了一个使用OpenCV库进行图像矫正的方法，尤其适用于含有矩形轮廓的图片。 首先，代码引入了必要的OpenCV头文件，并定义了一个用于排序的比较函数`x_sort`，该函数用于按x坐标对轮廓点进行排序。这是为了在确定矩形旋转方向时使用。 接着，`GetContoursPic`函数读取源图像，将其转换为灰度图像，然后应用阈值处理以获取二值图像。OpenCV的`findContours`函数被用来找到二值图像中的所有轮廓，这里设置`CV_RETR_EXTERNAL`参数只获取外部轮廓，`CV_CHAIN_APPROX_NONE`表示保留所有轮廓点。 遍历所有轮廓，计算它们的面积并找到最大的那个，这个轮廓通常对应于图像中的矩形对象。`minAreaRect`函数用于计算该轮廓的最小外接矩形，返回一个`CvBox2D`结构体，包含矩形的中心、大小以及角度。这里的`angle`表示矩形与水平轴的角度。 如果角度小于-45度，说明矩形是逆时针倾斜的，需要将其转换为顺时针倾斜（即加上90度），否则直接减去90度，使角度范围在0到90之间。这样处理是为了方便后续的旋转操作。 最后，通过旋转整个图像来矫正它。在OpenCV中，可以使用`warpAffine`函数来实现旋转，需要提供旋转中心、旋转角度和旋转后的目标尺寸。旋转中心通常是矩形的中心点，旋转角度则是之前计算得到的。目标尺寸可以根据实际需求设定，例如可以是原图的大小，也可以是矩形的边界框大小。 这个过程不仅可以应用于身份证或证件照的矫正，还可以广泛应用于任何需要对含有矩形物体的倾斜图像进行矫正的场景，如文字识别、条码检测等。通过这个方法，可以提高图像处理的准确性和效率。