opencv+python-图片文本倾斜校正

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

　　3，第三步，使用pip安装python的opencv模块：opencv_python。

（1）     先去官网https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv，下载相应Python版本的OpenCV的whl文件，如本人下载的opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl（此文件已经下载并在项目压缩包里）

（2）     将下载的whl文件放入python的\Lib\site-packages文件夹，我文件路径为：C:\Users\pangguoming\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\Lib\site-packages

（3）     用pip安装此文件

pip install opencv_python-4.0.1-cp37-cp37m-win32.whl

4、第四步，运行python脚本imgtxtcorr.py ，此脚本将读取当前目录下的1.jpg文件进行校正，并打开校正后的图片。

# -*- coding: UTF-8 -*-

import numpy as np
import cv2

## 图片旋转
def rotate_bound(image, angle):
    #获取宽高
    (h, w) = image.shape[:2]
    (cX, cY) = (w // 2, h // 2)

    # 提取旋转矩阵 sin cos
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
    cos = np.abs(M[0, 0])
    sin = np.abs(M[0, 1])

    # 计算图像的新边界尺寸
    nW = int((h * sin) + (w * cos))
#     nH = int((h * cos) + (w * sin))
    nH = h

    # 调整旋转矩阵
    M[0, 2] += (nW / 2) - cX
    M[1, 2] += (nH / 2) - cY

    return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH),flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

## 获取图片旋转角度
def get_minAreaRect(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.bitwise_not(gray)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,
        cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
    return cv2.minAreaRect(coords)

image_path = "54321.png"
image = cv2.imread(image_path)
angle = get_minAreaRect(image)[-1]
rotated = rotate_bound(image, angle)

cv2.putText(rotated, "angle: {:.2f} ".format(angle),
    (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

# show the output image
print("[INFO] angle: {:.3f}".format(angle))
cv2.imshow("imput", image)
cv2.imshow("output", rotated)
cv2.waitKey(0)

　　

可矫正所有 图片格式包括 png jpg tif等