使用 Python 和 OpenCV 改善图像偏斜答案

【问题标题】：Improving image deskew using Python and OpenCV使用 Python 和 OpenCV 改善图像偏斜
【发布时间】：2022-02-25 00:02:15
【问题描述】：

我为检测和纠正偏斜而生成的代码给了我不一致的结果。我目前正在开展一个项目，该项目利用图像上的 OCR 文本提取（通过 Python 和 OpenCV），因此如果需要准确的结果，消除偏斜是关键。我的代码使用cv2.minAreaRect 来检测歪斜。

我使用的图像都是相同的（将来也会如此），所以我不确定是什么导致了这些不一致。我在其中应用了我的代码时包含了两组前后图像（包括来自cv2.minAreaRect 的偏斜值），其中一组显示成功移除偏斜并且未移除偏斜（看起来它增加了更多偏斜）。

图片 1 之前 (-87.88721466064453)

图像 1 之后（成功的纠偏）

图片 2 之前 (-5.766754150390625)

图像 2 之后（不成功的纠偏）

我的代码如下。注意：我使用的图像比此处包含的图像要多得多。到目前为止，检测到的偏差一直在 [-10, 0) 或 (-90, -80] 范围内，因此我试图在我的代码中考虑这一点。

    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_gray = cv2.bitwise_not(img_gray)
    
    thresh = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
    angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1] 
      
    if (angle < 0 and angle >= -10):
        angle = -angle #this was intended to undo skew for values in [-10, 0) by simply rotating using the opposite sign
    else:
        angle = (90 + angle)/2  
     
    (h, w) = img.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    deskewed = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags = cv2.INTER_CUBIC, borderMode = cv2.BORDER_REPLICATE)

我浏览了各种帖子和文章以找到适当的解决方案，但没有成功。 This post 对理解偏差值最有帮助，但即便如此我也无法走得太远。

【问题讨论】：

参见pyimagesearch.com/2017/02/20/text-skew-correction-opencv-python，尤其是他们如何校正 minAreaRect 角度

标签： python opencv image-processing skew

【解决方案1】：

可以在 Python Wand 中找到一个非常好的文本校正工具，它使用 ImageMagick。它基于 Radon 变换。

表格一：

表格2：

from wand.image import Image
from wand.display import display


with Image(filename='form1.png') as img:
    img.deskew(0.4*img.quantum_range)
    img.save(filename='form1_deskew.png')
    display(img)

with Image(filename='form2.png') as img:
    img.deskew(0.4*img.quantum_range)
    img.save(filename='form2_deskew.png')
    display(img)

表格 1 去偏：

表格 2 偏斜：

【讨论】：

【解决方案2】：

我已经在这里回答了这个问题：How to deskew a scanned text page with ImageMagick?

以下是可以帮助您歪斜图像的代码：

import numpy as np
from skimage import io
from skimage.transform import rotate
from skimage.color import rgb2gray
from deskew import determine_skew
from matplotlib import pyplot as plt

def deskew(_img):
    image = io.imread(_img)
    grayscale = rgb2gray(image)
    angle = determine_skew(grayscale)
    rotated = rotate(image, angle, resize=True) * 255
    return rotated.astype(np.uint8)

def display_before_after(_original):
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.imshow(io.imread(_original))
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.imshow(deskew(_original))

display_before_after('img_35h.jpg')

之前：

之后：

参考及来源：http://aishelf.org/deskew/

【讨论】：