利用单应性矩阵实现文档对齐显示
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本文转载自微信公众号：OpenCV学堂
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基本思路
有时候文本图像，需要适当的校正之后才会得到比较好的对齐显示，常用的方法有两个，一个是基于几何变换，另外一个是基于透视变换。常见的处理步骤如下：
文本对象轮廓提取或者手动调整
应用几何变换或者透视变换实现显示对齐
然后再继续其它的后续处理
如果可以得到文档的四个轮廓点就可以进行单应性矩阵计算，然后完成透视变换实现文档对齐显示。首先看一下我的运行效果：
最左侧是输入的图像，中间是轮廓分析之后得到四个顶点，右侧是单应性矩阵变换之后得到输出结果。
代码实现
实现步骤
1.首先对输入图像进行二值变换，然后进行轮廓分析，得到文档轮廓
2.调用approxPolyDP函数进行轮廓逼近，找到四个顶点坐标，这里需要注意一下，使用approxPolyDP函数进行轮廓逼近的时候，最后一个参数是表示轮廓逼近得到轮廓与原来轮廓之后的距离差值，值越小越逼近真实轮廓。我们这里希望得到一个大致近似的矩形即可，所以该值要尽可能的大一点，这个也是使用这个函数的一个编程技巧。
3.得到四个点之后，创建目标点，然后调用findHomography，得到变换矩阵H，基于H完成透视变换得到最终的输出。
第一步的代码实现如下：
Mat src = imread("D:/images/mytest.jpg");
Mat image = src.clone();
Mat gray, binary;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
// 发现轮廓
vector> contours;
vector hierachy;
findContours(binary, contours, hierachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
int index = -1;
double max = -1;
double angle = 0;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
double area = contourArea(contours[i]);
if (area > max) {
max = area;
index = i;
}
}
drawContours(image, contours, index, Scalar(0, 255, 0), 2, 8); 输出如下：
第二步的代码实现如下：
// 寻找矩形轮廓四个点
Mat approxCurves;
approxPolyDP(contours[index], approxCurves, 100, true);
printf("rows : %d, cols : %d \n", approxCurves.rows, approxCurves.cols);
vector srcPts;
for (int n = 0; n < approxCurves.rows; n++) {
Vec2i pt = approxCurves.at(n, 0);
printf("pt.x= %d, pt.y = %d \n", pt[0], pt[1]);
srcPts.push_back(Point2f(pt[0], pt[1]));
circle(image, Point(pt[0], pt[1]), 12, Scalar(0, 0, 255), 8, 8, 0);
}
imwrite("D:/result.png", image); 输出如下：
第三步，透视变换
Mat h = findHomography(srcPts, dstPts);
warpPerspective(src, dst, h, src.size());
imwrite("D:/correct_document.png", dst);输出如下：
好消息！
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