gb2 教科书 长方形 strong fine open lines 导致
刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧!
那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了。
我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片:
人民币
发票
文本
这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了。好气啊那该怎么办呢?一页一页用 PS 来处理?1000 页的矫正啊,当然交给计算机去做!
真的,对于图像矫正的问题,在图像处理领域还真得多,比如人民币的矫正、文本的矫正、车牌的矫正、身份证矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能 100% 正确地拍摄好图片,这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好,才能进一步做后面的处理,比如数字分割啊数字识别啊,不然歪歪扭扭的文字数字,想识别出来估计就很难了。
上面几个图,我们在日常生活中遇到的可不少,因为拍摄时拍的不好,导致拍出来的图片歪歪扭扭的,很不自然,那么我们能不能把这些图片尽可能地矫正过来呢?
OpenCV 告诉我们,没问题!工具我给你,算法你自己设计!
比如图一,我要想将人民币矫正,并且把人民币整个抠出来保存,该怎么做?那就涉及到了图像的矫正和感兴趣区域提取两大技术了。
总的来说,要进行进行图像矫正,至少有以下几项知识储备:
下面以人民币矫正、发票矫正、文本矫正为例,一步步剖析如何实现图像矫正。
首先分析如何矫正人民币。
比如我们要矫正这张人民币,思路应该是怎么样?
首先分析这张图的特点。
在这张图里,人民币有一定的倾斜角度,但是角度不大;人民币的背景是黑色的,而且人民币的边缘应该比较明显。
没错,我们就抓住人民币的的边缘比较明显来做文章!我们是不是可以先把人民币的轮廓找出来(找出来的轮廓当然就是一个大大的矩形),然后用矩形去包围它,得到他的旋转角度,然后根据得到的角度进行旋转,那样不就可以实现矫正了吗!
再详细地总结处理步骤:
我把该矫正算法命名为基于轮廓提取的矫正算法,因为其关键技术就是通过轮廓来获取旋转角度。
- #include "opencv2/imgproc.hpp"
- #include "opencv2/highgui.hpp"
- #include <iostream>
- using namespace cv;
- using namespace std;
- //第一个参数:输入图片名称;第二个参数:输出图片名称
- void GetContoursPic(const char* pSrcFileName, const char* pDstFileName)
- {
- Mat srcImg = imread(pSrcFileName);
- imshow("原始图", srcImg);
- Mat gray, binImg;
- //灰度化
- cvtColor(srcImg, gray, COLOR_RGB2GRAY);
- imshow("灰度图", gray);
- //二值化
- threshold(gray, binImg, 100, 200, CV_THRESH_BINARY);
- imshow("二值化", binImg);
- vector<vector<Point> > contours;
- vector<Rect> boundRect(contours.size());
- //注意第5个参数为CV_RETR_EXTERNAL,只检索外框
- findContours(binImg, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); //找轮廓
- cout << contours.size() << endl;
- for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
- {
- //需要获取的坐标
- CvPoint2D32f rectpoint[4];
- CvBox2D rect =minAreaRect(Mat(contours[i]));
- cvBoxPoints(rect, rectpoint); //获取4个顶点坐标
- //与水平线的角度
- float angle = rect.angle;
- cout << angle << endl;
- int line1 = sqrt((rectpoint[1].y - rectpoint[0].y)*(rectpoint[1].y - rectpoint[0].y) + (rectpoint[1].x - rectpoint[0].x)*(rectpoint[1].x - rectpoint[0].x));
- int line2 = sqrt((rectpoint[3].y - rectpoint[0].y)*(rectpoint[3].y - rectpoint[0].y) + (rectpoint[3].x - rectpoint[0].x)*(rectpoint[3].x - rectpoint[0].x));
- //rectangle(binImg, rectpoint[0], rectpoint[3], Scalar(255), 2);
- //面积太小的直接pass
- if (line1 * line2 < 600)
- {
- continue;
- }
- //为了让正方形横着放,所以旋转角度是不一样的。竖放的,给他加90度,翻过来
- if (line1 > line2)
- {
- angle = 90 + angle;
- }
- //新建一个感兴趣的区域图,大小跟原图一样大
- Mat RoiSrcImg(srcImg.rows, srcImg.cols, CV_8UC3); //注意这里必须选CV_8UC3
- RoiSrcImg.setTo(0); //颜色都设置为黑色
- //imshow("新建的ROI", RoiSrcImg);
- //对得到的轮廓填充一下
- drawContours(binImg, contours, -1, Scalar(255),CV_FILLED);
- //抠图到RoiSrcImg
- srcImg.copyTo(RoiSrcImg, binImg);
- //再显示一下看看,除了感兴趣的区域,其他部分都是黑色的了
- namedWindow("RoiSrcImg", 1);
- imshow("RoiSrcImg", RoiSrcImg);
- //创建一个旋转后的图像
- Mat RatationedImg(RoiSrcImg.rows, RoiSrcImg.cols, CV_8UC1);
- RatationedImg.setTo(0);
- //对RoiSrcImg进行旋转
- Point2f center = rect.center; //中心点
- Mat M2 = getRotationMatrix2D(center, angle, 1);//计算旋转加缩放的变换矩阵
- warpAffine(RoiSrcImg, RatationedImg, M2, RoiSrcImg.size(),1, 0, Scalar(0));//仿射变换
- imshow("旋转之后", RatationedImg);
- imwrite("r.jpg", RatationedImg); //将矫正后的图片保存下来
- }
- #if 1
- //对ROI区域进行抠图
- //对旋转后的图片进行轮廓提取
- vector<vector<Point> > contours2;
- Mat raw = imread("r.jpg");
- Mat SecondFindImg;
- //SecondFindImg.setTo(0);
- cvtColor(raw, SecondFindImg, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化
- threshold(SecondFindImg, SecondFindImg, 80, 200, CV_THRESH_BINARY);
- findContours(SecondFindImg, contours2, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
- //cout << "sec contour:" << contours2.size() << endl;
- for (int j = 0; j < contours2.size(); j++)
- {
- //这时候其实就是一个长方形了,所以获取rect
- Rect rect = boundingRect(Mat(contours2[j]));
- //面积太小的轮廓直接pass,通过设置过滤面积大小,可以保证只拿到外框
- if (rect.area() < 600)
- {
- continue;
- }
- Mat dstImg = raw(rect);
- imshow("dst", dstImg);
- imwrite(pDstFileName, dstImg);
- }
- #endif
- }
- void main()
- {
- GetContoursPic("6.jpg", "FinalImage.jpg");
- waitKey();
- }
效果依次如下:原始图
二值化图
掩膜 mask 是这样的
旋转矫正之后
将人民币区域抠出来
该算法的效果还是很不错的!那赶紧试试其他图片,我把倾斜的发票图像拿去试试。
原始图
倾斜矫正之后
最后把目标区域抠出来,成为单独的照片。
上面的算法可以很好的处理人民币和发票两种情况的倾斜矫正,那文本矫正可以吗?我赶紧试了一下,结果是失败的。
原图
算法矫正后,还是原样,矫正失败。
认真分析一下,还是很容易看出文本矫正失败的原因的。
原因就在于,人民币图像和发票图像他们有明显的的边界轮廓,而文本图像没有。文本图像的背景是白色的,所以我们没有办法像人民币发票那类有明显边界的矩形物体那样,提取出轮廓并旋转矫正。
经过深入分析可以看出,虽然文本类图像没有明显的边缘轮廓,但是他们有一个很重要的特征,那就是每一行文字都是呈现一条直线形状,而且这些直线都是平行的!
对于这种情况,我想到了另一种方法:基于直线探测的矫正算法。
首先介绍一下我的算法思路:
然后给出 OpenCV 的实现算法:
- #include "opencv2/imgproc.hpp"
- #include "opencv2/highgui.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, LINE_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);
- Mat 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, dst.cols, 500)); //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("correct2.jpg", "FinalImage.jpg");
- waitKey();
- return 0;
- }
看看效果。这是原始图
直线探测的效果。
矫正之后的效果。
我们发现矫正之后的图像有较多留白,影响观看,所以需要进一步裁剪,保留文字区域。
赶紧再试多一张。
原始图
直线探测
矫正效果
进一步裁剪
可以看出,基于直线探测的矫正算法在文本处理上效果真的很不错!
最后总结一下两个算法的应用场景:
OpenCV 探索之路(十六):图像矫正技术深入探讨
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2131428.html