小编给大家分享一下opencv怎么利用霍夫变换检测直线进行图片校正，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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利用霍夫变换检测直线，校正拍摄倾斜的图片
#include
#include
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）
void rotateImage(Mat src, Mat& img_rotate, double degree)
{
//旋转中心为图像中心
Point2f center;
center.x = float(src.cols / 2.0);
center.y = float(src.rows / 2.0);
int length = 0;
length = sqrt(src.cols*src.cols + src.rows*src.rows);
//计算二维旋转的仿射变换矩阵
Mat M = getRotationMatrix2D(center, degree, 1);
warpAffine(src, img_rotate, M, Size(length, length), 1, 0, Scalar(255, 255, 255));//仿射变换，背景色填充为白色
}
//通过霍夫变换计算角度
double CalcDegree(const Mat &srcImage, Mat &dst)
{
Mat midImage, dstImage;
Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);
cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);
//通过霍夫变换检测直线
vector lines;
HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 300, 0, 0);//第5个参数就是阈值，阈值越大，检测精度越高
//cout << lines.size() << endl;
//由于图像不同，阈值不好设定，因为阈值设定过高导致无法检测直线，阈值过低直线太多，速度很慢
//所以根据阈值由大到小设置了三个阈值，如果经过大量试验后，可以固定一个适合的阈值。
if (!lines.size())
{
HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 200, 0, 0);
}
//cout << lines.size() << endl;
if (!lines.size())
{
HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);
}
//cout << lines.size() << endl;
if (!lines.size())
{
cout << "没有检测到直线！" << endl;
return ERROR;
}
float sum = 0;
//依次画出每条线段
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
float rho = lines[i][0];
float theta = lines[i][1];
Point pt1, pt2;
//cout << theta << endl;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
//只选角度最小的作为旋转角度
sum += theta;
line(dstImage, pt1, pt2, Scalar(55, 100, 195), 1, CV_AA); //Scalar函数用于调节线段颜色
imshow("直线探测效果图", dstImage);
}
float average = sum / lines.size(); //对所有角度求平均，这样做旋转效果会更好
cout << "average theta:" << average << endl;
double angle = DegreeTrans(average) - 90;
rotateImage(dstImage, dst, angle);
//imshow("直线探测效果图2", dstImage);
return angle;
}
void ImageRecify(const char* pInFileName, const char* pOutFileName)
{
double degree;
Mat src = imread(pInFileName);
imshow("原始图", src);
int srcWidth, srcHight;
srcWidth = src.cols;
srcHight = src.rows;
cout << srcWidth << " " << srcHight << endl;
Mat dst;
src.copyTo(dst);
//倾斜角度矫正
degree = CalcDegree(src, dst);
if (degree == ERROR)
{
cout << "矫正失败！" << endl;
return;
}
rotateImage(src, dst, degree);
cout << "angle:" << degree << endl;
imshow("旋转调整后", dst);
Mat resulyImage = dst(Rect(0, 0, srcWidth, srcHight)); //根据先验知识，估计好文本的长宽，再裁剪下来
imshow("裁剪之后", resulyImage);
imwrite("recified.jpg", resulyImage);
}
int main()
{
ImageRecify("jiao.jpg", "FinalImage.jpg");
waitKey();
return 0;
}
效果图如下所示：
以上是“opencv怎么利用霍夫变换检测直线进行图片校正”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联网站建设公司行业资讯频道！
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