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opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 36 4
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利用霍夫变换检测直线，校正拍摄倾斜的图片 。

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#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
#define ERROR 1234
 
//度数转换
double DegreeTrans( double theta)
{
  double res = theta / CV_PI * 180;
  return res;
}
 
//逆时针旋转图像degree角度（原尺寸）
void rotateImage(Mat src, Mat& img_rotate, double degree)
{
  //旋转中心为图像中心
  Point2f center;
  center.x = float (src.cols / 2.0);
  center.y = float (src.rows / 2.0);
  int length = 0;
  length = sqrt (src.cols*src.cols + src.rows*src.rows);
  //计算二维旋转的仿射变换矩阵
  Mat M = getRotationMatrix2D(center, degree, 1);
  warpAffine(src, img_rotate, M, Size(length, length), 1, 0, Scalar(255, 255, 255)); //仿射变换，背景色填充为白色
}
 
//通过霍夫变换计算角度
double CalcDegree( const Mat &srcImage, Mat &dst)
{
  Mat midImage, dstImage;
 
  Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);
  cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);
 
  //通过霍夫变换检测直线
  vector<Vec2f> lines;
  HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 300, 0, 0); //第5个参数就是阈值，阈值越大，检测精度越高
  //cout << lines.size() << endl;
 
  //由于图像不同，阈值不好设定，因为阈值设定过高导致无法检测直线，阈值过低直线太多，速度很慢
  //所以根据阈值由大到小设置了三个阈值，如果经过大量试验后，可以固定一个适合的阈值。
 
  if (!lines.size())
  {
   HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 200, 0, 0);
  }
  //cout << lines.size() << endl;
 
  if (!lines.size())
  {
   HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);
  }
  //cout << lines.size() << endl;
  if (!lines.size())
  {
   cout << "没有检测到直线！" << endl;
   return ERROR;
  }
  float sum = 0;
  //依次画出每条线段
  for ( size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
  {
   float rho = lines[i][0];
   float theta = lines[i][1];
   Point pt1, pt2;
   //cout << theta << endl;
   double a = cos (theta), b = sin (theta);
   double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
   pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
   pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
   pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
   pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
   //只选角度最小的作为旋转角度
   sum += theta;
   line(dstImage, pt1, pt2, Scalar(55, 100, 195), 1, CV_AA); //Scalar函数用于调节线段颜色
   imshow( "直线探测效果图" , dstImage);
  }
  float average = sum / lines.size(); //对所有角度求平均，这样做旋转效果会更好
  cout << "average theta:" << average << endl;
  double angle = DegreeTrans(average) - 90;
  rotateImage(dstImage, dst, angle);
  //imshow("直线探测效果图2", dstImage);
  return angle;
}
 
void ImageRecify( const char * pInFileName, const char * pOutFileName)
{
  double degree;
  Mat src = imread(pInFileName);
  imshow( "原始图" , src);
  int srcWidth, srcHight;
  srcWidth = src.cols;
  srcHight = src.rows;
  cout << srcWidth << " " << srcHight << endl;
  Mat dst;
  src.copyTo(dst);
  //倾斜角度矫正
  degree = CalcDegree(src, dst);
  if (degree == ERROR)
  {
   cout << "矫正失败！" << endl;
   return ;
  }
  rotateImage(src, dst, degree);
  cout << "angle:" << degree << endl;
  imshow( "旋转调整后" , dst);
 
  Mat resulyImage = dst(Rect(0, 0, srcWidth, srcHight)); //根据先验知识，估计好文本的长宽，再裁剪下来
  imshow( "裁剪之后" , resulyImage);
  imwrite( "recified.jpg" , resulyImage);
}
 
 
int main()
{
  ImageRecify( "jiao.jpg" , "FinalImage.jpg" );
  waitKey();
  return 0;
}

效果图如下所示:

opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正

opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正

opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正

opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/lly_117/article/details/79405947 。

最后此篇关于opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于opencv利用霍夫变换检测直线进行图片校正的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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qq735679552
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