opencv文本图像垂直
时间: 2025-01-20 19:09:02 浏览: 33
### OpenCV 文本图像垂直处理
对于文本图像的垂直操作,如旋转、矫正等变换,在OpenCV中有多种方法来实现这些需求。下面将详细介绍几种常见的处理方式。
#### 图像旋转
为了完成图像的旋转,可以使用`cv2.getRotationMatrix2D()`函数获取旋转变换矩阵,再通过`cv2.warpAffine()`应用该变换到原图上。此过程允许指定任意角度的顺时针或逆时针方向上的旋转[^1]。
```python
import cv2
import numpy as np
def rotate_image(image, angle):
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
return rotated
```
#### 文本校正
当涉及到文档扫描件中的文字倾斜问题时,可以通过检测边缘并计算倾斜角来进行自动化的文本校正。具体来说,先利用边缘检测算法找到轮廓线,接着拟合直线得到倾斜角度,最后按照上述提到的方法执行反向旋转调整[^2]。
```python
def correct_skew(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=100,
minLineLength=100, maxLineGap=10)
angles = []
if lines is not None:
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
angle = np.arctan2(y2 - y1, x2 - x1) * 180 / np.pi
angles.append(angle)
avg_angle = sum(angles)/len(angles) if len(angles)>0 else 0
corrected_img = rotate_image(image,-avg_angle)
return corrected_img
```
#### 形态学操作
除了简单的几何转换外,有时还需要对二值化后的文本区域做进一步优化,比如去除噪声点或是填补断开的文字连接部分。这时就可以借助于形态学膨胀(`cv2.dilate`)和腐蚀(`cv2.erode`)两个基本运算达成目的。
```python
kernel = np.ones((3, 3), dtype="uint8")
dilated = cv2.dilate(binary_image, kernel, iterations=1)
eroded = cv2.erode(dilated, kernel, iterations=1)
```
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