使用 Hough 变换将板转换为水平

Question

我正在尝试转换非水平图像，因为它们可能是倾斜的。

事实证明，当测试 2 张图像时，这张照片是水平的，而这张照片不是。它为我提供了水平照片的良好效果，但是当尝试更改倾斜的第二张照片时，它没有达到预期效果。

fist image 它像下面的 theta 1.6406095 一样工作正常。现在它看起来很糟糕，因为我正在努力让 2 张照片看起来水平正确。

second image 说 theta 只是 1.9198622

我认为是这一行的错误：

lines= cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/90.0, 60, np.array([]))

我对这个link with colab做了一点模拟。

欢迎任何帮助。

Answer 1

到目前为止，这就是我得到的。

import cv2
import numpy as np

img=cv2.imread('test.jpg',1)
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur=cv2.GaussianBlur(imgGray,(5,5),0)
imgCanny=cv2.Canny(imgBlur,90,200)
contours,hierarchy =cv2.findContours(imgCanny,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

rectCon=[]
for cont in contours:
    area=cv2.contourArea(cont)
    if area >100:
        #print(area) #prints all the area of the contours
        peri=cv2.arcLength(cont,True)
        approx=cv2.approxPolyDP(cont,0.01*peri,True)
        #print(len(approx)) #prints the how many corner points does the contours have
        if len(approx)==4:
            rectCon.append(cont)
            #print(len(rectCon))
            
rectCon=sorted(rectCon,key=cv2.contourArea,reverse=True) # Sort out the contours based on largest area to smallest


bigPeri=cv2.arcLength(rectCon[0],True)
cornerPoints=cv2.approxPolyDP(rectCon[0],0.01*peri,True)

# Reorder bigCornerPoints so I can prepare it for warp transform (bird eyes view)
cornerPoints=cornerPoints.reshape((4,2))
mynewpoints=np.zeros((4,1,2),np.int32)
add=cornerPoints.sum(1)

mynewpoints[0]=cornerPoints[np.argmin(add)]
mynewpoints[3]=cornerPoints[np.argmax(add)]
diff=np.diff(cornerPoints,axis=1)
mynewpoints[1]=cornerPoints[np.argmin(diff)]
mynewpoints[2]=cornerPoints[np.argmax(diff)]

# Draw my corner points 
#cv2.drawContours(img,mynewpoints,-1,(0,0,255),10)

##cv2.imshow('Corner Points in Red',img)
##print(mynewpoints)

# Bird Eye view of your region of interest
pt1=np.float32(mynewpoints) #What are your corner points
pt2=np.float32([[0,0],[300,0],[0,200],[300,200]]) 
matrix=cv2.getPerspectiveTransform(pt1,pt2) 
imgWarpPers=cv2.warpPerspective(img,matrix,(300,200)) 
cv2.imshow('Result',imgWarpPers)

现在你只需要修复倾斜（opencv有倾斜）然后使用一些阈值来检测字母然后识别每个字母。

对于一般用途，我认为首先需要对图像进行归一化，以便我们可以轻松检测到边缘。

使用 Hough 变换将板转换为水平

Transform Plates into Horizontal Using Hough transform

opencv

hough-transform

python-3.x

houghlines

google-colaboratory