文本倾斜校正也叫做文本的水平矫正。毕竟跟普通的水平矫正还不太一样，普通的水平矫正图像都会带有自己的边缘，根据边缘可以提取出一个最小外接矩形，然后进行旋转即可。文本图像的背景是白色的，所以我们没有办法像人民币发票那类有明显边界的矩形物体那样，提取出轮廓并旋转矫正。 下面介绍2种方法来处理文本倾斜 方法一：通过minAreaRect方法获得斜率 主要步骤： 1、输入图片 2、灰度化 3、图像取

图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作. 图像的逻辑操作主要是bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not这四个按位操作函数。 dst = bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, InputAr

python图像操作2

图像操作

我们想将倾斜视角拍摄到的道路图像转换成鸟瞰图，即将摄像机的视角转换到和道路平行。 我们选取道路上的两条平行分界线上的四个点A(165, 270)、C(360, 125)、D(615, 125)、B(835, 270)，对应于鸟瞰图上的点则分别为A(165, 270)、C'(165, 30)、D'(835, 30)、B(835, 270)。 经过透视变换后，即可等到如下图， 相关原理及代码，见&n

图像的几何变换主要包括：平移、扩大与缩小、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础上的，通过矩阵运算可以很快的找到对应关系。理解变换的原理需要理解变换的构造方法以及矩阵的运算方法。 OpenCV提供了两个转换函数cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，可以使用它们进行各种转换。 cv2.warpAffine采用2x3变换矩阵，而cv2.warpPerspective采用3x3变换矩阵作为输

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(a.jpg, 0) reg, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APP

1. 轮廓检测 findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()); 参数1：单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算

在python里，图片以数组的形式保存，我们用例子说明，用数组创建图1，并且修改左下角像素的颜色，如图2 图1     图2   # -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 import numpy as np #创建4行3列 12个像素的3通道彩色图， #第1维是行， 第2维是列，第3维的BGR值， # 以下img 第0行，第0列是

  数加 数乘/积 互相加 互相乘/点积 数学向量 标量运算即为向量和数字间的运算。向量与数的运算就是向量内每一个元素与这一个数进行相应的运算。如下图的一个标量运算： 一个数乘以一个向量等于这个数同向量中的每个

前面已经讲过一元线性回归，参考机器学习--- 一元线性回归 1. 理论 现在讲讲多元线性回归， 我们之前开发的线性回归仅能处理单一的特征x，也就是房子的面积，而且我们仅仅依赖它来预测房子的价格。我们如果真的去预测一套房子的价格的话，单单依靠房子的面积肯定是不够的。因为影响房价的因素肯定不仅仅是面积。比如，有几个卧室呀，有几个卫生间呀，房龄多久了呀等等。 即:  

 python numpy 切片  对于一维数组来说，python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了。 实例： step默认为1，当为负数时，表示从右到左 当start缺省时，默认为0，即 a[:3]相当于 a[0:3] 当end缺