OpenCV探索之路（十六）：图像矫正技术深入探讨
刚进入实验室导师就交给我一个任务，就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀，我不太会图像这块啊，不过还是接下来了，硬着头皮开干吧！
那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。
我的好朋友小明给我拍了这几张照片，因为他的拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：
人民币
发票
文本
这些图片让人看得真不舒服！看个图片还要歪脖子看，实在是太烦人了！我叫小明帮我扫描一下一本教科书，小明把每一页书都拍成上面的文本那样了。好气啊那该怎么办呢？一页一页用PS来处理？1000页的矫正啊，当然交给计算机去做！
真的，对于图像矫正的问题，在图像处理领域还真得多，比如人民币的矫正、文本的矫正、车牌的矫正、身份证矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估计就很难了。
上面几个图，我们在日常生活中遇到的可不少，因为拍摄时拍的不好，导致拍出来的图片歪歪扭扭的，很不自然，那么我们能不能把这些图片尽可能地矫正过来呢？
OpenCV告诉我们，没问题！工具我给你，算法你自己设计！
比如图一，我要想将人民币矫正，并且把人民币整个抠出来保存，该怎么做？那就涉及到了图像的矫正和感兴趣区域提取两大技术了。
总的来说，要进行进行图像矫正，至少有以下几项知识储备：
- 轮廓提取技术
- 霍夫变换知识
- ROI感兴趣区域知识
下面以人民币矫正、发票矫正、文本矫正为例，一步步剖析如何实现图像矫正。
首先分析如何矫正人民币。
比如我们要矫正这张人民币，思路应该是怎么样？
首先分析这张图的特点。
在这张图里，人民币有一定的倾斜角度，但是角度不大；人民币的背景是黑色的，而且人民币的边缘应该比较明显。
没错，我们就抓住人民币的的边缘比较明显来做文章！我们是不是可以先把人民币的轮廓找出来（找出来的轮廓当然就是一个大大的矩形），然后用矩形去包围它，得到他的旋转角度，然后根据得到的角度进行旋转，那样不就可以实现矫正了吗！
再详细地总结处理步骤：
- 图片灰度化
- 阈值二值化
- 检测轮廓
- 寻找轮廓的包围矩阵，并且获取角度
- 根据角度进行旋转矫正
- 对旋转后的图像进行轮廓提取
- 对轮廓内的图像区域抠出来，成为一张独立图像
我把该矫正算法命名为基于轮廓提取的矫正算法，因为其关键技术就是通过轮廓来获取旋转角度。
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//第一个参数：输入图片名称；第二个参数：输出图片名称
void GetContoursPic(const char* pSrcFileName, const char* pDstFileName)
{
Mat srcImg = imread(pSrcFileName);
imshow("原始图", srcImg);
Mat gray, binImg;
//灰度化
cvtColor(srcImg, gray, COLOR_RGB2GRAY);
imshow("灰度图", gray);
//二值化
threshold(gray, binImg, 100, 200, CV_THRESH_BINARY);
imshow("二值化", binImg);
vector<vector<Point> > contours;
vector<Rect> boundRect(contours.size());
//注意第5个参数为CV_RETR_EXTERNAL，只检索外框
findContours(binImg, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); //找轮廓
cout << contours.size() << endl;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
//需要获取的坐标
CvPoint2D32f rectpoint[4];
CvBox2D rect =minAreaRect(Mat(contours[i]));
cvBoxPoints(rect, rectpoint); //获取4个顶点坐标
//与水平线的角度
float angle = rect.angle;
cout << angle << endl;
int line1 = sqrt((rectpoint[1].y - rectpoint[0].y)*(rectpoint[1].y - rectpoint[0].y) + (rectpoint[1].x - rectpoint[0].x)*(rectpoint[1].x - rectpoint[0].x));
int line2 = sqrt((rectpoint[3].y - rectpoint[0].y)*(rectpoint[3].y - rectpoint[0].y) + (rectpoint[3].x - rectpoint[0].x)*(rectpoint[3].x - rectpoint[0].x));
//rectangle(binImg, rectpoint[0], rectpoint[3], Scalar(255), 2);
//面积太小的直接pass
if (line1 * line2 < 600)
{
continue;
}
//为了让正方形横着放，所以旋转角度是不一样的。竖放的，给他加90度，翻过来
if (line1 > line2)
{
angle = 90 + angle;
}
//新建一个感兴趣的区域图，大小跟原图一样大
Mat RoiSrcImg(srcImg.rows, srcImg.cols, CV_8UC3); //注意这里必须选CV_8UC3
RoiSrcImg.setTo(0); //颜色都设置为黑色
//imshow("新建的ROI", RoiSrcImg);
//对得到的轮廓填充一下
drawContours(binImg, contours, -1, Scalar(255),CV_FILLED);
//抠图到RoiSrcImg
srcImg.copyTo(RoiSrcImg, binImg);
//再显示一下看看，除了感兴趣的区域，其他部分都是黑色的了
namedWindow("RoiSrcImg", 1);
imshow("RoiSrcImg", RoiSrcImg);
//创建一个旋转后的图像
Mat RatationedImg(RoiSrcImg.rows, RoiSrcImg.cols, CV_8UC1);
RatationedImg.setTo(0);
//对RoiSrcImg进行旋转
Point2f center = rect.center; //中心点
Mat M2 = getRotationMatrix2D(center, angle, 1);//计算旋转加缩放的变换矩阵
warpAffine(RoiSrcImg, RatationedImg, M2, RoiSrcImg.size(),1, 0, Scalar(0));//仿射变换
imshow("旋转之后", RatationedImg);
imwrite("r.jpg", RatationedImg); //将矫正后的图片保存下来
}
#if 1
//对ROI区域进行抠图
//对旋转后的图片进行轮廓提取
vector<vector<Point> > contours2;
Mat raw = imread("r.jpg");
Mat SecondFindImg;
//SecondFindImg.setTo(0);
cvtColor(raw, SecondFindImg, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化
threshold(SecondFindImg, SecondFindImg, 80, 200, CV_THRESH_BINARY);
findContours(SecondFindImg, contours2, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
//cout << "sec contour:" << contours2.size() << endl;
for (int j = 0; j < contours2.size(); j++)
{
//这时候其实就是一个长方形了，所以获取rect
Rect rect = boundingRect(Mat(contours2[j]));
//面积太小的轮廓直接pass,通过设置过滤面积大小，可以保证只拿到外框
if (rect.area() < 600)
{
continue;
}
Mat dstImg = raw(rect);
imshow("dst", dstImg);
imwrite(pDstFileName, dstImg);
}
#endif
}
void main()
{
GetContoursPic("6.jpg", "FinalImage.jpg");
waitKey();
}
效果依次如下：
原始图
二值化图
掩膜mask是这样的
旋转矫正之后
将人民币区域抠出来
该算法的效果还是很不错的！那赶紧试试其他图片，我把倾斜的发票图像拿去试试。
原始图
倾斜矫正之后
最后把目标区域抠出来，成为单独的照片。
上面的算法可以很好的处理人民币和发票两种情况的倾斜矫正，那文本矫正可以吗？我赶紧试了一下，结果是失败的。
原图
算法矫正后，还是原样，矫正失败。
认真分析一下，还是很容易看出文本矫正失败的原因的。
原因就在于，人民币图像和发票图像他们有明显的的边界轮廓，而文本图像没有。文本图像的背景是白色的，所以我们没有办法像人民币发票那类有明显边界的矩形物体那样，提取出轮廓并旋转矫正。
经过深入分析可以看出，虽然文本类图像没有明显的边缘轮廓，但是他们有一个很重要的特征，那就是每一行文字都是呈现一条直线形状，而且这些直线都是平行的！
对于这种情况，我想到了另一种方法：基于直线探测的矫正算法。
首先介绍一下我的算法思路：
- 用霍夫线变换探测出图像中的所有直线
- 计算出每条直线的倾斜角，求他们的平均值
- 根据倾斜角旋转矫正
- 最后根据文本尺寸裁剪图片
然后给出OpenCV的实现算法：
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.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）
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<Vec2f> 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, LINE_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);
Mat 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, dst.cols, 500)); //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("correct2.jpg", "FinalImage.jpg");
waitKey();
return 0;
}
看看效果。这是原始图
直线探测的效果。
矫正之后的效果。
我们发现矫正之后的图像有较多留白，影响观看，所以需要进一步裁剪，保留文字区域。
赶紧再试多一张。
原始图
直线探测
矫正效果
进一步裁剪
可以看出，基于直线探测的矫正算法在文本处理上效果真的很不错！
最后总结一下两个算法的应用场景：
基于轮廓提取的矫正算法更适用于车牌、身份证、人民币、书本、发票一类矩形形状而且边界明显的物体矫正。
基于直线探测的矫正算法更适用于文本类的矫正。