python中opencv实现图片文本倾斜校正

利用霍夫变换检测直线,校正拍摄倾斜的图片 #include<opencv2\opencv.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)

本项目为python项目需要安装python及python的opencv模块:opencv_python-4.0.1-cp37-cp37m-win32.whl 和 python的矩阵运算模块:numpy. 1.第一步,安装python3.7,具体安装步骤略. 2.第二步,使用pip安装python的矩阵运算模块:numpy. python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

这篇文章主要介绍了python通过opencv实现图片裁剪原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 图像裁剪的基本概念 : 图像裁剪是指将图像中我们想要的研究区以外的区域去除,经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪.例如,一张500×400的图像,我们只想要中间的250×200的区域,就可以使用图像裁剪将四周的区域去除. 在实际开发工作中,我们经常需要对图像进行分幅裁剪,按照ERDAS实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分

一.前言 如果你自己打印过东西,应该有过这种经历.如果用自己拍的图片,在手机上看感觉还是清晰可见,但是一打印出来就是漆黑一片.比如下面这两张图片: 因为左边的图片有大片阴影,所以打印出来的图片不堪入目(因为打印要3毛钱,所以第二张图片只是我用程序模拟的效果). 那有什么办法可以解决吗?答案是肯定的,今天我们就来探讨几个去除阴影的方法. 二.如何去除阴影? 首先为了方便处理,我们通常会对图片进行灰度转换(即将图片转换成只有一个图层的灰色图像). 然后我们分析一下,在上面的图片中有三个主色调,分别是

这篇博客将介绍如何使用OpenCV和深度学习应用全面嵌套的边缘检测.并将对图像和视频流应用全面嵌套边缘检测,然后将结果与OpenCV的标准Canny边缘检测器进行比较. 1. 效果图 愤怒的小鸟--原始图 VS Canny边缘检测图 VS HED边缘检测图 花朵--原始图 VS Canny边缘检测图 VS HED边缘检测图 视频效果图GIF 如下 2. 全面嵌套边缘检测与Canny边缘检测 2.1 Hed与Canny边缘检测对比 Holistically-Nested Edge Detectio

在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下简单车牌字符切割.关于opencv库的安装可以参考:Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总. 1.实现代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image #读取原图片 image1=cv2.imread("123456.jpg") cv2.imshow("image1&

目录 1图像叠加 2图像融合 3按位操作 1图像叠加 可以通过OpenCV函数cv.add()或简单地通过numpy操作添加两个图像,res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以是标量值. NOTE: OpenCV添加是饱和操作,也就是有上限值,而Numpy添加是模运算. 添加两个图像时, OpenCV功能将提供更好的结果.所以总是更好地坚持OpenCV功能. 代码: import cv2 import numpy as np x = np.uint8

图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 投影法 对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字. 分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 算法步骤: 使用水平投影和垂直投

目录 高动态范围成像 一.引言 二.曝光序列 三.代码演示 四.解释 1. 加载图像和曝光时间 2. 估计相机响应 3. 形成HDR图像 4. 对 HDR 图像进行色调映射 5. 实现曝光融合 五.补充资源 高动态范围成像 一.引言 如今,大多数数字图像和成像设备每通道使用 8 位整数表示灰度,因此将设备的动态范围限制在两个数量级(实际上是 256 级),而人眼可以适应变化十个数量级的照明条件.当我们拍摄真实世界场景的照片时,明亮区域可能曝光过度,而黑暗区域可能曝光不足,因此我们无法使用单次曝光