這篇部落格將介紹如何使用python和opencv進行文字偏斜校正。給定影象包含未知角度的旋轉文字塊，需要通過以下方法糾正文字傾斜：
該演算法本身非常簡單，僅依賴於基本的影象處理技術，例如閾值處理，計算旋轉矩形的最小面積，然後應用仿射變換來校正偏斜。
通常會在自動文件分析中使用這種文字偏斜校正演算法，目標是將一組文件數位化，校正文字偏斜，然後應用ocr將影象中的文字轉換為機器編碼的文字。但是該演算法也可以應用於其他領域。
順時針旋轉——效果圖一如下：
逆時針旋轉——效果圖二如下：
# 匯入必要的包
import numpy as np
import argparse
import cv2
# 構建命令列引數及解析
# --image 輸入影象路徑
ap = argparse.argumentparser(
)ap.add_argument(
"-i"
,"--image"
, required=
true
,help
="path to input image file"
)args =
vars
(ap.parse_args())
# 從磁碟載入**
image = cv2.imread(args[
"image"])
# 將影象轉換為灰度並翻轉前景和背景以確保前景現在為「白色」，背景為「黑色」
gray = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2gray)
gray = cv2.bitwise_not(gray)
# 閾值化影象，設定所有前景色位255，所有背景色位0
# 在應用計算機視覺和影象處理操作時，通常將前景表示為淺色，而背景（我們不感興趣的影象部分）則變暗。
thresh = cv2.threshold(gray,0,
255,
cv2.thresh_binary | cv2.thresh_otsu)[1
]# 獲取所有畫素的(x,y)座標,並對大於0的畫素計數,然後使用這些座標計算旋轉邊界框
coords = np.column_stack(np.where(thresh >0)
)angle = cv2.minarearect(coords)[-
1]# cv2.minarearect返回[-90,0]
# 隨著矩形順時針旋轉，角度值將朝零增加。當達到零時，角度將再次設定回-90度，然後過程繼續。
# 因此當角度<0時,需要+90度取反數
if angle >45:
#此倆行**有改動
angle =
90- angle #此倆行**有改動
# 否則,僅取角度的倒數
else
: angle =
-angle
# 旋轉影象以達到文字傾斜校正
# 計算影象的中心（x，y）座標。利用中心座標和旋轉角度呼叫cv2.getrotationmatrix2d計算旋轉矩陣m,應用旋轉矩陣進行實際的變換
(h, w)
= image.shape[:2
]center =
(w //
2, h //2)
m = cv2.getrotationmatrix2d(center, angle,
1.0)
rotated = cv2.warpaffine(image, m,
(w, h)
, flags=cv2.inter_cubic, bordermode=cv2.border_replicate)
# 繪製校正角度在影象上以驗證
cv2.puttext(rotated,
"angle: degrees"
.format
(angle),(
10,30)
, cv2.font_hershey_******x,
0.7,(0
,0,255),
2)# 展示輸出影象
("[info] angle: "
.format
(angle)
)cv2.imshow(
"input"
, image)
cv2.imshow(
"rotated"
, rotated)
cv2.waitkey(
0)
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