Java基於opencv—矯正影象

OpenCV Java · 發表 2018-09-15 13:56:00

摘要：更多的時候，我們得到的影象不可能是正的，多少都會有一定的傾斜，就比如下面的我們要做的就是把它們變成下面這樣的我們採用的是尋找輪廓的思路，來矯正圖片；只要有明顯的輪廓都可以採用這種思路具體思路： 1、先用opencv提供的ca...

更多的時候，我們得到的影象不可能是正的，多少都會有一定的傾斜，就比如下面的

我們要做的就是把它們變成下面這樣的

我們採用的是尋找輪廓的思路，來矯正圖片；只要有明顯的輪廓都可以採用這種思路

具體思路：

1、先用opencv提供的canny函式，進行一次邊緣檢測

2、再用opencv提供的findContours函式，尋找影象的輪廓，從中間結果種，找到最大的輪廓，就是我們影象的最外面的輪廓

3、得到最終輪廓後，計算矩形輪廓與水平的夾角，然後旋轉影象

4、最後我們在從旋轉後的影象中，把我們感興趣的切割出來，就可以了

我們實際的實現一下

先用opencv提供的canny函式，進行一次邊緣檢測；具體的函式就不再講解，百度上非常多

/**
* canny演算法，邊緣檢測
* 
* @param src
* @return
*/
public static Mat canny(Mat src) {
Mat mat = src.clone();
Imgproc.Canny(src, mat, 60, 200);
HandleImgUtils.saveImg(mat , "C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/x/canny.jpg");
return mat;
}

再用opencv提供的findContours函式，尋找影象的輪廓，從中間結果種，找到最大的輪廓，就是我們影象的最外面的輪廓

/**
* 返回邊緣檢測之後的最大矩形,並返回
* 
* @param cannyMat
*Canny之後的mat矩陣
* @return
*/
public static RotatedRect findMaxRect(Mat cannyMat) {

List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
Mat hierarchy = new Mat();

// 尋找輪廓
Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE,
new Point(0, 0));

// 找出匹配到的最大輪廓
double area = Imgproc.boundingRect(contours.get(0)).area();
int index = 0;

// 找出匹配到的最大輪廓
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
double tempArea = Imgproc.boundingRect(contours.get(i)).area();
if (tempArea > area) {
area = tempArea;
index = i;
}
}

MatOfPoint2f matOfPoint2f = new MatOfPoint2f(contours.get(index).toArray());

RotatedRect rect = Imgproc.minAreaRect(matOfPoint2f);

return rect;
}

得到最終輪廓後，計算矩形輪廓與水平的夾角，然後旋轉影象

/**
* 旋轉矩形
* 
* @param src
*mat矩陣
* @param rect
*矩形
* @return
*/
public static Mat rotation(Mat cannyMat, RotatedRect rect) {
// 獲取矩形的四個頂點
Point[] rectPoint = new Point[4];
rect.points(rectPoint);

double angle = rect.angle + 90;

Point center = rect.center;

Mat CorrectImg = new Mat(cannyMat.size(), cannyMat.type());

cannyMat.copyTo(CorrectImg);

// 得到旋轉矩陣運算元
Mat matrix = Imgproc.getRotationMatrix2D(center, angle, 0.8);

Imgproc.warpAffine(CorrectImg, CorrectImg, matrix, CorrectImg.size(), 1, 0, new Scalar(0, 0, 0));

return CorrectImg;
}

最後我們在從旋轉後的影象中，把我們感興趣的切割出來，就可以了

/**
* 把矯正後的影象切割出來
* 
* @param correctMat
*影象矯正後的Mat矩陣
*/
public static void cutRect(Mat correctMat , Mat nativeCorrectMat) {
// 獲取最大矩形
RotatedRect rect = findMaxRect(correctMat);

Point[] rectPoint = new Point[4];
rect.points(rectPoint);

int startLeft = (int)Math.abs(rectPoint[0].x);
int startUp = (int)Math.abs(rectPoint[0].y < rectPoint[1].y ? rectPoint[0].y : rectPoint[1].y);
int width = (int)Math.abs(rectPoint[2].x - rectPoint[0].x);
int height = (int)Math.abs(rectPoint[1].y - rectPoint[0].y);

System.out.println("startLeft = " + startLeft);
System.out.println("startUp = " + startUp);
System.out.println("width = " + width);
System.out.println("height = " + height);

for(Point p : rectPoint) {
System.out.println(p.x + " , " + p.y);
}

Mat temp = new Mat(nativeCorrectMat , new Rect(startLeft , startUp , width , height ));
Mat t = new Mat();
temp.copyTo(t);

HandleImgUtils.saveImg(t , "C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/x/cutRect.jpg");
}

整合整個過程

/**
* 矯正影象
* 
* @param src
* @return
*/
public static void correct(Mat src) {
// Canny
Mat cannyMat = canny(src);

// 獲取最大矩形
RotatedRect rect = findMaxRect(cannyMat);

// 旋轉矩形
Mat CorrectImg = rotation(cannyMat , rect);
Mat NativeCorrectImg = rotation(src , rect);


//裁剪矩形
cutRect(CorrectImg , NativeCorrectImg);

HandleImgUtils.saveImg(src, "C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/x/srcImg.jpg");

HandleImgUtils.saveImg(CorrectImg, "C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/x/correct.jpg");
}

測試程式碼

/**
* 測試矯正影象
*/
public void testCorrect() {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat src = HandleImgUtils.matFactory("C:/Users/admin/Desktop/opencv/open/x/x7.jpg");
HandleImgUtils.correct(src);
}

Java方面opencv的例子還是蠻少的，程式碼都是自己參考部落格寫的，照顧不周的地方，請見諒

本專案的所有程式碼地址： ofollow,noindex" target="_blank">https://github.com/YLDarren/opencvHandleImg

Java基於opencv—矯正影象

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