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

Tensorflow学习

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

opencv 提供了绘制直线、圆形、矩形等基本绘图的功能   1、绘直线 cv2.line(画布,起点坐标，终点坐标，颜色，宽度) 例如：cv2.line(image,(20,60),(300,400),(0,0,255),2) 2、绘矩形 cv2.rectange(画布，起点，终点，颜色，宽度) 若宽度大于0，标识边线宽度；如果小于0，表示画实心矩形 例如：cv

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

图像平滑算法介绍 1. 均值滤波 均值滤波是指任意一点的像素值，都是周围 N * M 个像素值的均值。例如下图中，红色点的像素值是其周围蓝色背景区域像素值之和除25，25=5 * 5 是蓝色区域的大小。 其中5 * 5的矩阵称为核， # 实现方法为 result = cv2.blur(原始图像,核大小) # 其中，核大小是以（宽度，高度）表示的元组形式。常见的形式包括：核大小（3，3）和（5，

1. 图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。 图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声 。那么除去这些噪声的过程就是图像去噪。 2. 图像平滑是要突出图像的低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法，目的是使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量。字面意思就是让图像上颜色灰度变化更光滑。图像平滑处理过程中往往会使得图像变的模糊，因此又叫图像模糊。 图像平滑的基本原理是