OCR中的倾斜矫正

电面中被问到了做的LPR，简单的介绍了下后又问到了关于如何矫正倾斜角的问题。答得比较含糊，所以今天来补充一下。

倾斜矫正的方法有很多种，包括基于Hough变换的矫正，基于字符投影的倾角矫正，常规线性角度检测等等。这里因为前段时间刚刚写过关于Hough变换的东西，所以实践一下。

其基本思想是找出边缘直线，并根据直线找出倾角后进行旋转。

对于噪声较少的一些图像，做二值化处理后噪声也较少，利用合适的膨胀处理后文字自然连接成长条状以便于进行边缘的检测。找到最长的边缘线，并计算出倾角。

这是一种比较简单的方法，比较容易理解，但缺点也比较明显。首先是鲁棒性非常的差，很容易受噪声的影响，图像质量稍微不好就容易出现误差。另外通过hough变换的计算量也偏大。改进方法有很多，包括通过建立连通域并寻找中心等等。