图像处理 | OpenCV基础：文档倾斜矫正，从文字识别到图像分割，文本区域自动定位，文本区域透视变换，文本内容快速识别

2024-01-08 11:48:06

前言

图像处理技术在当今社会有着广泛的应用，从医疗成像到工业检测，图像处理技术都在发挥着重要作用。而OpenCV库作为一款功能强大的图像处理库，提供了丰富的图像处理函数，使图像处理任务变得更加简单。

文档倾斜矫正

文档倾斜矫正通常指将倾斜的文档图像恢复到正向。OpenCV提供了多个函数来实现文档倾斜矫正，这些函数通常使用边缘检测和霍夫变换来检测文档图像中的线条，然后根据检测到的线条来确定文档图像的倾斜角度，再通过透视变换将图像旋转到正向。

文字识别

文字识别是将图像中的文本内容转换成可编辑文本的过程。OpenCV提供了Tesseract OCR引擎，这是一个开源的OCR引擎，可以识别多种语言的文本。为了使用Tesseract OCR引擎，我们需要首先将图像中的文本区域分割出来，然后将分割出来的文本区域传递给Tesseract OCR引擎进行识别。

图像分割

图像分割是将图像划分为多个子区域的过程。OpenCV提供了多种图像分割算法，这些算法通常根据图像的像素值或纹理来将图像分割成多个子区域。

文本区域透视变换

文本区域透视变换是指将倾斜的文本区域变换到正向的过程。OpenCV提供了getPerspectiveTransform()和warpPerspective()两个函数来实现透视变换。

Python代码示例

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 霍夫变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 计算倾斜角度
angle = np.arctan(lines[0][0][1] / lines[0][0][0])

# 透视变换
M = cv2.getPerspectiveTransform(np.float32([[0, 0], [image.shape[1], 0], [0, image.shape[0]], [image.shape[1], image.shape[0]]]), np.float32([[0, 0], [image.shape[1], 0], [0, image.shape[0]], [image.shape[1], image.shape[0]]]))
dst = cv2.warpPerspective(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 文字识别
text = pytesseract.image_to_string(dst)

# 输出结果
print(text)