opencv实战演练——图象纠正优化算法深入分析

引言

在机器视觉技术中,针对图象的解决有时由于置放的缘故造成ROI地区歪斜,这个时候大家会想办法把它改正为恰当的视角角度来,便捷下一步的合理布局剖析与识别文字,这个时候根据透视变换就可以获得比较好的剪裁实际效果。

此次实战演练,针对图象的纠正应用了二种纠正构思:

  • 对于边沿较为显著的图象,应用根据轮廊获取的纠正优化算法。
  • 对于边沿不显著,可是排序齐整的文字图象,应用了根据霍夫平行线检测的纠正优化算法。

根据轮廊获取的纠正优化算法

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