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我已经在二进制图像上使用了Projection Profile
方法来获取偏移校正版本。一切都很好,但旋转的图像上有黑色区域已应用了偏移校正。 如何将该区域转换为白色而不是黑色。下面是Projection Profile的代码。
def correct_skew(image, delta=1, limit=5):
"""
image : input
delta : sampling in the -limit,limit + delta range
limit : range of angles to explore
"""
# Function that returns the score of histogram for the given angle at which we check
def determine_score(arr, angle):
"""
arr : binarized image
angle : angle at which we calcuate the score
"""
data = inter.rotate(arr, angle, reshape=False, order=0)
histogram = np.sum(data, axis=1)
score = np.sum((histogram[1:] - histogram[:-1]) ** 2)
return histogram, score
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
scores = []
angles = np.arange(-limit, limit + delta, delta)
for angle in angles:
histogram, score = determine_score(thresh, angle)
scores.append(score)
best_angle = angles[scores.index(max(scores))]
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, best_angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC)
return best_angle, rotated
这是去偏斜后的图像:
最佳答案
cv2.warpaffine文档指出该函数采用可选参数borderValue
。默认情况下,此值为(0, 0, 0)
,您可以通过以下方式调用warpaffine例程来更改此值:
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode = cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=np.array([255, 255, 255]))
关于opencv - 在OpenCV(或skimage)中使用Projection Profile Deskew方法后,将旋转图像的背景更改为白色,而不是黑色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63722635/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!