OpenCV基本操作(python开发)------(1) 读取图像、保存图像
OpenCV基本操作(python开发)------(2)图像色彩操作
OpenCV基本操作(python开发)------(3)图像形态操作
OpenCV基本操作(python开发)------(4)图像梯度处理
OpenCV基本操作(python开发)------(5)轮廓处理
OpenCV基本操作(python开发)------(6)视频基本处理
OpenCV基本操作(python开发)------(7)实现图像校正
OpenCV基本操作(python开发)------(8)实现芯片瑕疵检测
OpenCV------实现图像校正
【任务描述】
我们对图像中的目标进行分析和检测时,目标往往具有一定的倾斜角度,自然条件下拍摄的图像,完全平正是很少的。因此,需要将倾斜的目标"扶正"的过程就就叫做图像矫正。该案例中使用的原始图像如下:
【代码】
python
# 图像校正示例
import cv2
import numpy as np
import math
im = cv2.imread("../data/paper.jpg")
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('im', im)
# 模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 膨胀
dilate = cv2.dilate(blurred, (3, 3))
# 检测边沿
edged = cv2.Canny(dilate, # 原始图像
30, 120) # 滞后阈值、模糊度
# cv2.imshow("edged", edged)
# 轮廓检测
img, cnts, hie = cv2.findContours(edged.copy(),
cv2.RETR_EXTERNAL, # 只检测外轮廓
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 只保留该方向的终点坐标
docCnt = None
# 绘制轮廓
im_cnt = cv2.drawContours(im, # 绘制图像
cnts, # 轮廓点列表
-1, # 绘制全部轮廓
(0, 0, 255), # 轮廓颜色:红色
2) # 轮廓粗细
cv2.imshow("im_cnt", im_cnt)
# 计算轮廓面积,并排序
if len(cnts) > 0:
cnts = sorted(cnts, # 数据
key=cv2.contourArea, # 排序依据,根据contourArea函数结果排序
reverse=True)
for c in cnts:
peri = cv2.arcLength(c, True) # 计算轮廓周长
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # 轮廓多边形拟合
# 轮廓为4个点表示找到纸张
if len(approx) == 4:
docCnt = approx
break
print(docCnt)
# 用圆圈标记处角点
points = []
for peak in docCnt:
peak = peak[0]
# 绘制圆
cv2.circle(im, # 绘制图像
tuple(peak), 10, # 圆心、半径
(0, 0, 255), 2) # 颜色、粗细
points.append(peak) # 添加到列表
print(points)
cv2.imshow("im_point", im)
# 校正
src = np.float32([points[0], points[1], points[2], points[3]]) # 原来逆时针方向四个点
dst = np.float32([[0, 0], [0, 488], [337, 488], [337, 0]]) # 对应变换后逆时针方向四个点
m = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) # 生成透视变换矩阵
result = cv2.warpPerspective(gray.copy(), m, (337, 488)) # 透视变换
""" 根据勾股定理计算宽度、高度,再做透视变换
h = int(math.sqrt((points[1][0] - points[0][0])**2 + (points[1][1] - points[0][1])**2)) # 宽度
w = int(math.sqrt((points[2][0] - points[1][0])**2 + (points[2][1] - points[1][1])**2)) # 高度
print("w:", w, " h:", h)
dst = np.float32([[0, 0], [0, h], [w, h], [w, 0]])
m = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) # 生成透视变换矩阵
result = cv2.warpPerspective(gray.copy(), m, (w, h)) # 透视变换
"""
cv2.imshow("result", result) # 显示透视变换结果
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
【执行结果】