Python+OpenCV：旋转文本自动校正教程

"这篇教程介绍了如何使用Python和OpenCV库来实现旋转文本的校正方法。" 在图像处理和计算机视觉领域，有时我们会遇到文本方向不正的情况，比如倾斜的文字或者图片。在这种情况下，需要对文本进行旋转校正，使其恢复正常的方向以便于后续的识别或分析。Python结合OpenCV库提供了强大的工具来处理这种问题。以下是详细步骤： 1. **检测文本范围** 首先，我们需要读取图像并将其转换为灰度模式，以减少处理的复杂性。使用`cv.imread()`读取图像，`cv.cvtColor()`将其转为灰度。接着，通常会进行二值化处理，将图像分为黑白两部分，这里使用了`cv.threshold()`函数，应用了Otsu的二值化方法，得到二值图像。 2. **计算文本旋转角度** 通过查找二值图像中所有非零像素的坐标（即白色像素，代表文本部分），可以获取文本的边界框。`np.column_stack()`和`np.where()`函数用于获取这些坐标。然后，`cv.minAreaRect(coords)`可以找到最小面积的旋转矩形，这个矩形的旋转角度与文本的实际旋转角度相同。 3. **调整旋转角度** 由于`cv.minAreaRect()`返回的角度可能在-90到90之间，我们需要对其进行调整，确保它是正值且在0到90之间。如果角度小于-45度，我们需要加上90度；如果大于-45度，则直接取其负值，这样便于之后的旋转操作。 4. **执行仿射变换** 使用`cv.getRotationMatrix2D()`创建旋转矩阵，参数包括旋转中心（通常是图像的中心），旋转角度（已调整后的角度），以及缩放因子（1.0表示保持原比例）。然后，`cv.warpAffine()`函数根据旋转矩阵对原图像执行仿射变换，以实现旋转效果。`INTER_CUBIC`插值方法用于保证旋转后的图像质量，而`borderMode`定义了边界处理方式。 5. **保存和显示结果** 旋转后的图像可以通过`cv.imwrite()`保存，`cv.imshow()`用于在窗口中显示图像。 通过以上步骤，我们可以有效地校正图像中倾斜的文本，使之恢复正常的方向。这种方法对于文本检测和识别的预处理特别有用，特别是在自动文档处理、OCR（光学字符识别）等应用场景中。了解并掌握这些技术对于从事图像处理和计算机视觉工作的专业人士来说至关重要。