【3】基于OpenCV的图片旋转矫正

【1】仿射变换原理

拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（homography）建模，利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换，用cvTransform解决稀疏仿射变换。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个透视变换可以将矩阵转变成梯形。当然，平行四边形也是梯形，所以仿射变换是透视变换的子集。
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【2】仿射变换函数

warpAffine(src, rotated, rot_mat, src.size(), cv::INTER_CUBIC, 0, Scalar(255, 255, 255));

【3】仿射变换案列

// 仿射变换矫正.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束
#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <math.h>//引用函数文件库
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"


using namespace cv;
using namespace std;

//其主要思路是先把图像二值化，得到一系列离散的前景像素点集合，
//然后利用轮廓的最小外接矩形函数，得到偏斜的矩形大小与角度，
//通过仿射变换完成校正。代码实现如下：

Mat gray, binary;

int main()
{
	Mat src = imread("19.png");

	//【1】灰度转换
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	//【2】图像二值化
	threshold(gray,
			binary, 
			0, //阈值
			150,//输出图像最大阈值
			THRESH_BINARY_INV );//阈值类型|THRESH_OTSU
	namedWindow("灰度图像", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("灰度图像", binary);
	//二值化图像存储
	imwrite("G:/VS2017LITI/OpenCV实例分析/文件去边缘/仿射变换矫正/binary_text.png", binary);
	
	//【3】寻找最小包围矩形
	//定义可变数组
	vector<Point> points;
	findNonZero(binary, points);
	//寻找最小包围矩形
	RotatedRect box = minAreaRect(Mat(points));
	//最小包围矩形的旋转角度
	double angle = box.angle;

	if (angle < -45.)
		angle += 90.;
	printf("angle : %.2f\n", angle);

	//【4】绘制最小外接矩形
	//定义存放点类型的数组
	Point2f vertices[4];
	box.points(vertices);
	//绘制轮廓
	for (int i = 0; i < 4; ++i)
		line(src, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0,255, 0), 2);
	imshow("box", src);
	imwrite("G:/VS2017LITI/OpenCV实例分析/文件去边缘/仿射变换矫正/box_text.png", src);

	//【5】对最小外接矩形仿射变换
	//主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵 
	//计算二维旋转矩阵
	Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(box.center, angle, 1);

	Mat rotated;
	//仿射变换
	warpAffine(src, rotated, rot_mat, src.size(), cv::INTER_CUBIC, 0, Scalar(255, 255, 255));
	
	//bitwise_not是对图像取非操作，它的输入图像必须是二值图像。
	//非操作的意思就是把所有0变成1，所有1变成0
	bitwise_not(rotated, rotated);

	imshow("结果图像", rotated);
	waitKey(0);
   // std::cout << "Hello World!\n"; 
}

【4】仿射变换案列