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:
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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。
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基于直线探测的矫正算法更适用于文本类的矫正。