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我使用 opencv 的minAreaRect来校正 mnist 数字。它适用于大多数数字，但在某些情况下，未正确检测 minAreaRect 并导致数字进一步倾斜。

此代码使用的
图像：输入图像：
minAreaRect 图像：
偏斜图像：

但是，为此效果不佳：
输入图像： minAreaRect 图像： 偏斜图像：

我想在这里提到我确实使用过：#coords = np.column_stack(np.where(thresh>0)) 但是，这根本不起作用。请使用 opencv 的 minAreaRect(Preferred) 函数提出解决方案。而且我已经用多张图像进行了测试，我确实知道问题出在 min Area Rectangle的形成上，在第二个示例中，很明显 min Area 矩形不可见（因为它穿过数字本身）。

代码如下：

import numpy as np
import cv2

image=cv2.imread('MNIST/mnist_png/testing/9/73.png')#for 4##5032,6780 #8527,2436,1391
gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)## for 9 problem with 4665,8998,73,7
gray=cv2.bitwise_not(gray)
Gblur=cv2.blur(gray,(5,5))
thresh=cv2.threshold(Gblur,0,255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

#cv2.imshow("gray_thresh_blur",thresh)

#Finding Contours will be used to draw the min area rectangle

 _,contours,_=cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt1 = contours[0]
cnt=cv2.convexHull(contours[0])
angle = cv2.minAreaRect(cnt)[-1]
print("Actual angle …