近期任务

实现对表格照片内容的识别算法。
我的分工：利用python的opencv库实现对照片中的表格的校正，并与小组成员进行代码整合与测试。

一、初步分析

拍照时因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况，为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型–仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformation)。本程序主要使用opencv技术实现图像识别之前的透视变换。

二、思路与部分代码

首先对图像做简单处理方便得到轮廓：

# 灰度
img = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
black = np.zeros(img.shape, np.uint8)
# 高斯模糊
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0, 0)
# 膨胀
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
img = cv2.dilate(img, element)

# 轮廓
img = cv2.Canny(img, 20, 40, 3)

# 外轮廓
img, contours, hierarchy = cv2.findContours(
    img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)


# 最大面积的外轮廓
max_area = 0
index = 0
for i in range(0, len(contours)):
    ps = contours[i].reshape(len(contours[i]), 2)
    r = cv2.boundingRect(ps)
    # print r
    temparea = r[2] * r[3]
    if temparea > max_area:
        index = i
        max_area = temparea

ct1 = contours[index]

通过轮廓得到顶点，难点是如何选出长方形四个角点

部分代码如下：

# 1.合并线，2.找距离很近的线
lines = []
fclock = [False]
if len(contours2) != 4:

    hull = cv2.convexHull(contours2, clockwise=5)
    # c4 = contours2.reshape(len(contours2), 2)
    c4 = hull.reshape(len(hull), 2)
    lines = pstolines(c4)
    drawlines(img.shape, lines)
    lines = removebadline(lines)
    drawlines(img.shape, lines)

    if len(lines) != 4 and len(lines) != 0:
        lines = removemoreline(lines, fclock)
        print
        "fclock=", fclock
    if len(lines) != 4 and len(lines) != 0:
        fclock = [False]
        lines = hulllines(lines)
        lines = removemoreline(lines, fclock)

if len(lines) != 4 and len(lines) != 0:
    for i in range(0, len(lines)):
        cv2.circle(black, (lines[i][0], lines[i][1]), 3, (128), 2)
        cv2.line(black, (lines[i][0], lines[i][1]), (lines[i][2], lines[i][3]), (128), 1)
        cv2.putText(black, str(i), (lines[i][0], lines[i][1]),
                    cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.4, (255))
        #cv2.imshow("2", black)

    cv2.circle(black, (lines[len(lines) - 1][0],
                       lines[len(lines) - 1][1]), 3, (128), 2)
    cv2.putText(black, str(len(lines)), (lines[len(lines) - 1][0], lines[len(lines) - 1][1]),
                cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.4, (255))

透视变换技术学习

摘自百度百科：
透视变换（Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。

经过了解：
在OpenCV中，仿射变换和透视变换均有封装好的函数，分别为

void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())

与

void warpPerspective(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())

两种变换函数形式完全相同

参数InputArray src：输入变换前图像
参数OutputArray dst：输出变换后图像，需要初始化一个空矩阵用来保存结果，不用设定矩阵尺寸
参数InputArray M：变换矩阵，用另一个函数getAffineTransform()计算
参数Size dsize：设置输出图像大小
参数int flags=INTER_LINEAR：设置插值方式，默认方式为线性插值

仿射变换以3个点为基准点，即使数组长度为4也仅取前3个点作为基准点；透视变换以4个点为基准点，两种变换结果不相同。

目前计划使用透视变换处理图片。