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Matlab霍夫变换可用于图像中的直线检测和提取,具有广泛的应用,例如文档图片校正。本文将介绍如何使用Matlab霍夫变换对文档图片进行校正,以获得更准确的视觉效果。
一、Matlab霍夫变换简介
霍夫变换是一种图像处理技术,用于检测直线的存在和提取。Matlab霍夫变换可根据给定的图像提取直线,以在二维平面上表示直线。这有助于将图像中的直线定位和提取。
二、文档图片校正的流程
预处理图片→检测直线→计算旋转角度→调整图片角度
先来看下效果:
三、Matlab实现文档图片校正
下面是Matlab霍夫变换实现文档图片校正的示例代码:
- clear
- clc
- %% 预处理图片
- I=imread('1.png'); % 读入拍摄的图片
- level=graythresh(I); % 通过Otsu方法确定二值化阈值
- bw=im2bw(I,level); % 将图片二值化
- figure(1);imshow(bw);
- %% 检测直线
- [m,n]=size(bw); % 获取图片尺寸
- pMax=round(sqrt(m^2+n^2)); % 确定p和theta的最大值
- thetaMax=180;
- countMatrix=zeros(pMax,thetaMax); % 初始化计数矩阵
- % 对每一个像素进行处理
- for i=1:m
- for j=1:n
- if bw(i,j)==0 % 如果该像素为黑色
- for theta=1:thetaMax % 对每一个theta进行处理
- p=floor( abs( i*cos(pi*theta/180) + j*sin(pi*theta/180) ) ); % 计算p
- countMatrix(p+1,theta)=countMatrix(p+1,theta)+1; % 在计数矩阵对应位置加1
- end
- end
- end
- end
- [m,n]=size(countMatrix); % 获取计数矩阵尺寸
- %% 找到计数矩阵中最大值和对应的theta
- for i=1:m
- for j=1:n
- if countMatrix(i,j)>countMatrix(1,1)
- countMatrix(1,1)=countMatrix(i,j); %获取最多曲线的相交点
- angle=j; %获取相交点处对应的角度,原点到直线的垂线 与X轴的夹角
- end
- end
- end
- %% 计算旋转角度,调整图片角度
- if angle<=90
- rot=-angle;
- else
- rot=180-angle;
- end
- pic=imrotate(I,rot); % 计算出的角度进行旋转
- figure
- imshow(pic);

本文介绍了如何使用Matlab霍夫变换实现文档图片校正。通过预处理图片、检测直线、筛选直线、计算旋转角度和调整图片角度等步骤,可以获得更准确的视觉效果。希望读者可以通过本文了解和掌握Matlab霍夫变换的应用,为日后的图像处理工作提供便利。
最后:
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