opencv 霍夫变换实现图片旋转角度计算

在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正,

效果图:

在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条.

知道线条后通过求斜率得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2)

结果

结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究!

霍夫变换

Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线，同时也可以将其扩展，以用来检测图像中简单的结构。

OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式。其中基本的版本是cv2.HoughLines。其输入一幅含有点集的二值图（由非0像素表示），其中一些点互相联系组成直线。通常这是通过如Canny算子获得的一幅边缘图像。cv2.HoughLines函数输出的是[float, float]形式的ndarray，其中每个值表示检测到的线(ρ , θ)中浮点点值的参数。下面的例子首先使用Canny算子获得图像边缘，然后使用Hough变换检测直线。其中HoughLines函数的参数3和4对应直线搜索的步长。在本例中，函数将通过步长为1的半径和步长为π/180的角来搜索所有可能的直线。最后一个参数是经过某一点曲线的数量的阈值，超过这个阈值，就表示这个交点所代表的参数对(rho, theta)在原图像中为一条直线。具体理论可参考这篇文章。

 #coding=utf-8

 import cv2

 import numpy as np  

 img = cv2.imread("/home/sunny/workspace/images/road.jpg", 0)

 img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

 edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)

 lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,118) #这里对最后一个参数使用了经验型的值

 result = img.copy()

 for line in lines[0]:

     rho = line[0] #第一个元素是距离rho

     theta= line[1] #第二个元素是角度theta

     print rho

     print theta

     if  (theta < (np.pi/4. )) or (theta > (3.*np.pi/4.0)): #垂直直线

                 #该直线与第一行的交点

         pt1 = (int(rho/np.cos(theta)),0)

         #该直线与最后一行的焦点

         pt2 = (int((rho-result.shape[0]*np.sin(theta))/np.cos(theta)),result.shape[0])

         #绘制一条白线

         cv2.line( result, pt1, pt2, (255))

     else: #水平直线

         # 该直线与第一列的交点

         pt1 = (0,int(rho/np.sin(theta)))

         #该直线与最后一列的交点

         pt2 = (result.shape[1], int((rho-result.shape[1]*np.cos(theta))/np.sin(theta)))

         #绘制一条直线

         cv2.line(result, pt1, pt2, (255), 1)

 cv2.imshow('Canny', edges )

 cv2.imshow('Result', result)

 cv2.waitKey(0)

 cv2.destroyAllWindows()

概率霍夫变换

观察前面的例子得到的结果图片，其中Hough变换看起来就像在图像中查找对齐的边界像素点集合。但这样会在一些情况下导致虚假检测，如像素偶然对齐或多条直线穿过同样的对齐像素造成的多重检测。

要避免这样的问题，并检测图像中分段的直线（而不是贯穿整个图像的直线），就诞生了Hough变化的改进版，即概率Hough变换（Probabilistic Hough）。在OpenCV中用函数cv::HoughLinesP 实现。如下：

#coding=utf-8

import cv2

import numpy as np  

img = cv2.imread("/home/sunny/workspace/images/road.jpg")

img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,118)

result = img.copy()

#经验参数

minLineLength = 200

maxLineGap = 15

lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,80,minLineLength,maxLineGap)

for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:

	cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

cv2.imshow('Result', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

参考:

https://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9253823

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