目录
- 图片矫正实现流程
- 1.获取角度
- 2.旋转图片
- 代码
图片矫正实现流程
1.获取角度
HoughLines获取角度
HoughLines 返回的是角度,画线坐标点需要计算。[0]像素单位距离 [1]角度;注意问题得到线条有干扰需要控制
HoughLinesPWithParams 返回的是坐标点直接画线
FindContours获取角度
FindContours 得到最大面积轮廓-》得到角度
2.旋转图片
temp2D := gocv.GetRotationMatrix2D(rect.Center, angle, 0.8) gocv.WarpAffine(reactImg, &desc, temp2D, image.Pt(0, reactImg.Cols()/2))
代码
windowA := gocv.NewWindow("watch") defer windowA.Close() root := getCurrentAbPathByCaller() img1 := gocv.IMRead(root+string(os.PathSeparator)+"tp.jfif", gocv.IMReadColor) img2 := gocv.NewMat() gocv.Canny(img1, &img2, 80, 160) //img3, _ := img2.ToImage() /* RetrievalExternal 最外侧轮廓 RETR_LIST:返回所有轮廓线,不建立等级关系 RETR_CCOMP :返回所有轮廓,包含两个层级结构 RETR_TREE :返回所有轮廓,建立完整的层次结构 */ pointVecotr := gocv.FindContours(img2, gocv.RetrievalandroidExternal, gocv.ChainApproxNone) gocv.DrawContours(&img1, pointVecotr, -1, color.RGBA{255, 0, 0, 0}, 1) maxindex := getMaxArea(pointVecotr) react := gocv.BoundingRect(pointVecotr.At(maxindex)) reactImg := img1.Region(react) rect := gocv.MinAreaRect(pointVecotr.At(maxindex)) points := rect.Points for i := 0; i < len(points); i++ { fmt.Println("%d %d", points[i].X, points[i].Y) } // line1 := math.Sqrt(math.Pow(float64(points[1].www.devze.comY-points[0].Y), 2) + math.Pow(float64(points[1].X-points[0].X), 2)) line2 := math.Sqrt(math.Pow(float64(points[3].Y-points[0].Y), 2) + math.Pow(float64(points[3].phpX-points[0].X), 2)) //角度 var angle = rect.Angle if line1 > line2 { angle = 90 + angle } desc := gocv.NewMat() /* GetAffineTransform 原图像点-》转换后图像点 */ www.devze.comtemp2D := gocv.GetRotationMatrix2D(rect.Center, angle, 0.8) gocv.WarpAffine(reactImg, &desc, temp2D, image.Pt(0, reactImg.Cols()/2)) //reactImg := img1.Region(react) //gocv.BoxPoints(gocv.MinAreaRect(pointVecotr.At(getMaxArea(pointVecotr))), &img2) windowA.IMShow(desc) windowA.WaitKey(0)
到此这篇关于Go调用opencv实现图片矫正的代码示例的文章就介绍到这了,更多相关Go opencv图片矫正内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以android后多多支持编程客栈(www.devze.com)!
精彩评论