在机器视觉中，对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜，这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来，方便下一步的布局分析与文字识别，这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果。
本次实战，对于图像的矫正使用了两种矫正思路：
针对边缘比较明显的图像，使用基于轮廓提取的矫正算法。
针对边缘不明显，但是排列整齐的文本图像，使用了基于霍夫直线探测的矫正算法。
基于轮廓提取的矫正算法
opencv实战——图像矫正算法深入探讨
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在机器视觉中，对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜，这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来，方便下一步的布局分析与文字识别，这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果。
本次实战，对于图像的矫正使用了两种矫正思路：
针对边缘比较明显的图像，使用基于轮廓提取的矫正算法。
针对边缘不明显，但是排列整齐的文本图像，使用了基于霍夫直线探测的矫正算法。
基于轮廓提取的矫正算法
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