背景
前段时间因为要办理一些事情,需要家里人拍 户口本首页
和 个人所在页
的照片用来打印,家里父亲已经年过六旬,能学会玩微信已经实属不易,让父亲用手机拍出很正的图片有点太难,户口本首页
拍了有5张以上,里面有一张比较清晰,能凑合着用,但还是不正,于是想着能不能旋转
一下,让照片变正。因之前对opencv有所了解,就查找相关文档,然后对图片进行处理,3步即可搞定,最后大功告成!!!
基于opencv图片处理过程
1.安装opencv
由于opencv为第三方库,需要手动安装一下,安装成功后即可导入使用
pip install opencv-python
2.确定照片上4个点
可以想象一下,把照片看成一个空间,要想把照片旋转正,我们可以拽着户口本首页4个角,给拽到图片的4个角,有点立体的感觉,如下图所示:
确定照片上这4个点的方法比较多,比如:我们可以直接用尺子测量一下、根据截图大小计算一下等。但是作为会编程的人员,我们可以有更好的方法:点击图片上的4个点,可以直接出现相应的位置(x坐标,y坐标)。经过在网上查找了相关的帖子后,opencv就可以实现这个功能,结果如下:
代码如下:
#加载库
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('home-1.jpg')
img.shape #图片尺寸大小
#(1080, 1456, 3)
#定义函数,实现在图片上显示坐标位置
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
xy = "(%d,%d)" % (x, y)
print(xy)
cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 176, 80), thickness = -1)
if (x+50)>img.shape[1] & x>(img.shape[1]/2):
cv2.putText(img, xy, (x-180, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0, (0,0,255), thickness = 2)
elif x<50:
cv2.putText(img, xy, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0, (0,0,255), thickness = 2)
else:
cv2.putText(img, xy, (x-20, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0, (0,0,255), thickness = 2)
cv2.imshow("image", img)
cv2.namedWindow("image",0)
cv2.resizeWindow("image", 640, 480)
cv2.setMouseCallback("image", on_EVENT_LBUTTONDOWN)
cv2.imshow("image", img)
while(True):
try:
cv2.waitKey(10)
except:
cv2.destroyWindow("image")
break
cv2.waitKey(10)
cv2.destroyAllWindow()
代码执行过程中,唯一不足一点为,最后需要手动强制退出程序,结束循环。
3.旋转图片
根据上面大概确定好4个点的位置后,下面调用opencv的透视变换函数cv2.warpPerspective
,对进行图片旋转,旋转时坐标位置可以根据实际结果进行调节,是否想多显示一点边界,可以调整x,y坐标大小,旋转后效果如下,照片基本算是比较平整,没有出现明显的波纹,打印出来可以用
代码如下:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('home-1.jpg')
#确定位置,旋转前后位置要相互对应,坐标位置可以根据实际来调节
pts1 = np.float32([[202,70],[120,1040],[1415,135],[1435,1055]]) #左上 左下 右上 右下
pts2 = np.float32([[0,0],[0,1080],[1456,0],[1456,1080]])
#进行旋转
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
home_P = cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
#保存旋转后的图片
cv2.imwrite("home_P.jpg", home_P, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
- 参考文章
- https://blog.csdn.net/huzhenwei/article/details/82900715
- https://segmentfault.com/a/1190000015645951
以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注本简书号