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使用OpenCV计算图像的旋转角度

2023-10-31 00:41:08 深夜i -- --

OpenCV 图像旋转角度计算图像处理

图像旋转是计算机视觉中常见的图像处理任务之一，它可以用于校正和改善图像的方向。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，在Python和C++中都有相应的接口。本文将介绍如何使用OpenCV来计算图像的旋转角度。

首先，我们需要导入OpenCV库和其他必要的库：

python
import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要加载图像并将其转换为灰度图像：

python
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们使用OpenCV的Canny边缘检测器来检测图像中的边缘：

python
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

接下来，我们使用Hough直线变换来检测图像中的直线。Hough变换是一种在极坐标空间中检测图像中直线的方法，它可以帮助我们找到图像中的直线并计算其斜率。

python
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

检测到的直线是以极坐标的形式表示的，我们需要将其转换为笛卡尔坐标系，并计算每条直线的斜率：

python
for rho, theta in lines[:, 0, :]:
  a = np.cos(theta)
  b = np.sin(theta)
  x0 = a * rho
  y0 = b * rho
  x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
  y1 = int(y0 + 1000 * (a))
  x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
  y2 = int(y0 - 1000 * (a))
  
  slope = (y2 - y1) / (x2 - x1)

我们可以根据直线的斜率来计算图像的旋转角度。一般情况下，如果直线的斜率为正，则图像需要逆时针旋转，如果直线的斜率为负，则图像需要顺时针旋转。

python
if slope > 0:
  rotate_angle = np.arctan(slope) * 180 / np.pi
else:
  rotate_angle = 90 + np.arctan(slope) * 180 / np.pi

最后，我们可以将计算得到的角度应用于图像，进行旋转操作：

python
height, width = image.shape[:2]
center = (width // 2, height // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, rotate_angle, 1.0)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))

通过以上步骤，我们可以使用OpenCV来计算图像的旋转角度并实现图像的旋转。该方法可以用于校正图像方向、纠正倾斜的文本等应用场景。希望本文对你有所帮助！

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