使用 OpenCV 确定面倾斜 – Python

本教程将介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 来确定面的倾斜角度。

算法概述

我们的算法将分为以下步骤：

1. 将图像转换为灰度级。

2. 对图像进行二值化处理。

3. 使用轮廓检测算法找到面的轮廓。

4. 对面的轮廓进行透视变换，将其对齐并进行倾斜角度计算。

代码实现

这里是实现算法所需要的 Python 代码。

导入库

我们首先需要导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

读取图像

现在我们读取图像并将其转换为灰度图像。

image = cv2.imread('path/to/your/image')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

二值化处理

我们将使用适当的阈值对图像进行二值化处理。

_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

轮廓检测

我们将使用轮廓检测算法找到面的轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

找到最大轮廓

我们找到最大的轮廓（假设这是我们要找的面）。

largest_contour = max(contours, key = cv2.contourArea)

透视变换

我们使用透视变换将面对齐，并计算其倾斜度。

rect = cv2.minAreaRect(largest_contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

width = int(rect[1][0])
height = int(rect[1][1])

src_pts = box.astype("float32")
dst_pts = np.array([[0, height-1],
                    [0, 0],
                    [width-1, 0],
                    [width-1, height-1]], dtype="float32")

M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
aligned = cv2.warpPerspective(image, M, (width, height))

angle = rect[2]
if angle < -45:
    angle += 90

print("Angle:", angle)

显示结果

我们将显示结果来检查它是否正确。

cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Aligned Image', aligned)
cv2.waitKey(0)

结论

在本教程中，我们介绍了如何在 Python 中使用 OpenCV 来确定面的倾斜角度。我们首先将图像转换为灰度级并进行二值化处理，然后使用轮廓检测算法找到面的轮廓。接着，我们使用透视变换将面对齐，并计算其倾斜度。最后，我们显示结果并检查它是否正确。