在我们的日常生活中，所碰到的图像往往都有一定的倾斜。那么，如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢？   我们以下面的图片为例，简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度。

可以看到，该图像存在着许多噪声，且是彩色图片，因此，需要对图像做预处理。

预处理

图像的预处理包括去除边缘，去除噪声(两条灰色线)，滤波，二值化等，具体处理的Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

imagepath = 'F://CHN_Char/4.png'

img = cv2.imread(imagepath, 1)

# 将图片的边缘变为白色

height, width = img.shape[0:2]

for i in range(width):

img[0, i] = [255]*3

img[height-1, i] = [255]*3

for j in range(height):

img[j, 0] = [255]*3

img[j, width-1] = [255]*3

# 去掉灰色线(即噪声)

for i in range(height):

for j in range(width):

if list(img[i,j]) == [204,213,204]:

img[i,j]=[255]*3

# 把图片转换为灰度模式

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 中值滤波

blur = cv2.medianBlur(gray, 3) # 模板大小3*3

# 二值化

ret,thresh = cv2.threshold(blur, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 保存图片

cv2.imwrite('F://CHN_Char/char_after_bin.png', thresh)

预处理后的图片如下：

可以看到，预处理后的图像基本不含噪声，且是黑色图片，这样，我们就可以进行后续操作了。

获取旋转角度

对于上述预处理后的图片，可以用OpenCV的最小外接矩形方法(minAreaRect())来操作，该方法会返回最小外界矩形的中心点左边，矩形宽度、高度，以及旋转角度。因为图像中只有一个文字，因此包含该文字的最小外接矩形返回的角度就是图像的旋转角度(当然也有可能是负值)。   完整的Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

import numpy as np

imagepath = 'F://CHN_Char/char_after_bin.png'

img = cv2.imread(imagepath, -1)

image, contours, _ = cv2.findContours(img, 2, 2)

for cnt in contours:

# 最小外界矩形的宽度和高度

width, height = cv2.minAreaRect(cnt)[1]

if width* height > 100:

# 最小的外接矩形

rect = cv2.minAreaRect(cnt)

box = cv2.boxPoints(rect) # 获取最小外接矩形的4个顶点

box = np.int0(box)

if 0 not in box.ravel():

'''绘制最小外界矩形

for i in range(4):

cv2.line(image, tuple(box[i]), tuple(box[(i+1)%4]), 0) # 5

'''

# 旋转角度

theta = cv2.minAreaRect(cnt)[2]

if abs(theta) <= 45:

print('图片的旋转角度为%s.'%theta)

angle = theta

# 仿射变换,对图片旋转angle角度

h, w = img.shape

center = (w//2, h//2)

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)

rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

# 保存旋转后的图片

cv2.imwrite('F://CHN_Char/after_rotated.png', rotated)

输出结果如下：

图片的旋转角度为-23.629377365112305.

得到的图像如下：

在上述Python代码中，先是利用minAreaRect()获取图像中的最小外接矩形，加上一定的筛选条件(如矩形的面积大于100，旋转角度小于45度等)就能得到包含文字的最小外界矩形，其旋转角度就是整个图像的旋转角度。

识别图像中的文字

有了旋转后的图像，我们不妨利用Tesseract-OCR软件来识别图像中的文字，完整的Python代码如下：

import pytesseract

import cv2

# tesseract.exe所在的文件路径

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

imagepath = 'F://CHN_Char/after_rotated.png'

image = cv2.imread(imagepath, -1)

text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim', config='-psm 10')

print("Tesseract-OCR的识别结果为: '%s'."%text)

输出结果为：

Tesseract-OCR的识别结果为: '知'.

因此，我们得到的图像的旋转角度是正确的。当然，借用以上方法，还可以识别以下图片中的文字：

总结

本次获取图像的旋转角度是利用了图像中只有一个文字，而包含该文字的最小外接矩形的旋转角度就是图像的旋转角度。这只是获取图像旋转角度的一种方式，当然，还会有其他获取图像旋转角度的方法，后续还会继续介绍，欢迎大家交流~~

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