使用OpenCV和Python（RotatedRect，minarerect）的扭曲文本

Question

我是OpenCV的新用户，我想对一个有倾斜文本的图像进行扭曲。首先，我读取灰度图像并对其进行二值化，然后尝试执行this：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('m20.jpg',0)
ret,byw = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(byw.copy(), cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
draw = cv2.cvtColor(byw, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(draw, [box], 0, (0, 255, 0), 2)

但不起作用，因为findConteurs（）希望接收具有身体形状的图像。 另一种方法是翻译c++的代码：

^{pr2}$

我有这个：

draw = cv2.cvtColor(byw, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
data = np.array(byw)
subzero = np.nonzero(data)
subuno = np.reshape(subzero,(17345,2)) # this is because cv2.minAreaRect() receives a Nx2 numpy
rect = cv2.minAreaRect(subuno)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(draw,[box],0,(0,255,0),2)

但是结果又不是预期的，矩形的位置不是很好。

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我也可能尝试让^ {CD1}}像C++一样，但是我不知道如何从 box = cv2.boxPoints(rect)。请帮忙！

Answer 1

也许你可以看看这个：http://www.pyimagesearch.com/2014/08/25/4-point-opencv-getperspective-transform-example/

在这个链接中，作者可以对整个文档（以及包含的文本）进行倾斜或变换，但是，这取决于根据图像中的轮廓找到文档的边缘。在

在下面的教程中，他更进一步：http://www.pyimagesearch.com/2014/09/01/build-kick-ass-mobile-document-scanner-just-5-minutes/

他的解决方案之所以有效，是因为他可以根据检测到的文档位置、方向和倾斜程度来调整整个文档。调整文档作为一个整体的位置实际上会调整文档中的所有内容，包括文本。在

但是，我相信你要问的是你想在不检测任何文档边缘和轮廓的情况下，对文本进行扭曲。如果是这样，那么我假设您需要提供另一个基础或标准来作为文本倾斜的基础（即检测图像中有字母，然后根据您的标准检测字母的倾斜程度，然后调整字母），这可能是一个非常重要的练习。在