小编rbo*_*o13的帖子

我在使用 OpenCV 和 Python 时遇到问题，我是这项技术的新手。只是一些问题，应用霍夫线变换后如何裁剪图像？

这是我的形象。我想用那些有红线的图像来裁剪图像。

这是我裁剪图像的代码，我知道有问题。

minLineLength = 100
maxLineGap = 10
rho = 1
theta = np.pi/180
threshold = 190
lines = cv2.HoughLines(opened, 1, np.pi/180, threshold)
for line in lines:
    for rho,theta in line:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a))
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cropped = image[100:200, …

有什么方法可以使用 OpenCV 和 Python 来拉直这个图像吗？我正在使用不同的转换来解决它，但我无法得到它。

这是我的代码：

rows, cols, h = img.shape

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

然后我应用仿射变换。

dst = cv2.warpAffine(roi, M, (cols, rows))

我仍然无法获得所需的图像输出来拉直。现在挠我的头快一个小时了。任何人都可以帮助我吗？

我有一个像图像 这样

我想从书架上剪下每本书。我用这段代码开始了它。

thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, 1, 1, 11, 2)

cv2.imshow("Gray", gray)
cv2.waitKey(0)

cv2.imshow("Blurred", blur)
cv2.waitKey(0)

# detect edges in the image
edged = cv2.Canny(img, 10, 250)
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(0)

# construct and apply a closing kernel to 'close' gaps between 'white'
# pixels
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 6))
closed = cv2.morphologyEx(edged, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow("Closed", closed)
cv2.waitKey(0)

# loop over the contours
for contour in contours:

    # peri = cv2.arcLength(contour, True)
    # approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True) …