如何操作矩形变换位置统一 5

在图像处理中，矩形往往是一个常用的图形。在一些应用场景中，需要对多个不规则的矩形进行处理，比如在OCR（光学字符识别）中需要对文本区域进行定位、分割和识别，这时候就需要对这些矩形的位置进行操作，将它们变换到统一的位置。

下面介绍如何使用Python中的OpenCV库对矩形进行变换，将它们统一变换到一个指定的位置。

步骤

1. 导入依赖库

首先，我们需要导入图像处理所需的依赖库。本文主要使用OpenCV和NumPy两个库。

import cv2
import numpy as np

2. 读入图像并进行二值化

读入图像并将其转化为二值图。这里我们假设输入的图像中只有一个矩形。如果有多个矩形，可以先使用其他方法（比如边缘检测）进行矩形检测，然后对每个矩形进行操作。

# 读入图像并转为二值图
img = cv2.imread("input.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 查找轮廓并筛选出矩形

接下来，对二值图进行轮廓查找，找到该图中的所有轮廓，并筛选出矩形。在筛选矩形时，我们可以根据面积和宽高比进行限制，获取符合条件的矩形。

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选矩形
rectangles = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 100:
        continue
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if h / w > 1.5 or h / w < 0.5:
        continue
    rectangles.append((x, y, w, h))

4. 计算变换矩阵并应用变换

根据目标位置和矩形的位置计算出变换矩阵，然后应用变换。这里我们假设目标位置是图像左上角。对于其他位置，只需将目标位置修改为对应的坐标即可。

# 计算变换矩阵并应用变换
for (x, y, w, h) in rectangles:
    src_points = np.array([(0, 0), (w, 0), (0, h)], dtype=np.float32)
    dst_points = np.array([(0, 0), (w, 0), (0, h)], dtype=np.float32) + np.array([100, 100])
    M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)
    img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

5. 输出结果

最后，将结果输出到文件中。

# 输出结果
cv2.imwrite("output.png", img)

完整代码

import cv2
import numpy as np

# 读入图像并转为二值图
img = cv2.imread("input.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选矩形
rectangles = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 100:
        continue
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if h / w > 1.5 or h / w < 0.5:
        continue
    rectangles.append((x, y, w, h))

# 计算变换矩阵并应用变换
for (x, y, w, h) in rectangles:
    src_points = np.array([(0, 0), (w, 0), (0, h)], dtype=np.float32)
    dst_points = np.array([(0, 0), (w, 0), (0, h)], dtype=np.float32) + np.array([100, 100])
    M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)
    img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 输出结果
cv2.imwrite("output.png", img)

结果展示

如上图所示，经过矩形统一变换，所有矩形的顶点均匀地分布在目标位置周围，达到了几乎相同的效果。