一、整体矫正

1. 针对边缘比较明显的图片，使用基于轮廓提取的矫正方法。

基本步骤：

1）变为灰度图；

2）Canny边缘检测：

Canny算法的基本思想是寻找一张图片中灰度强度变化最强（梯度方向）的位置；

3）使用 OpenCV 的 findcontours() 提取轮廓（一个轮廓对应一组点集）；

4）根据轮廓求最小外包四边形（一个四边形对应四个点坐标）；

5）筛选得到的四边形（面积最大、各角接近90°等），存储四个顶点坐标；

6）根据顶点变换得到矫正后的图片。 

2. 针对边缘不明显，但排列相对整齐的文本图片，使用基于霍夫直线探测的矫正方法。

 

基本步骤：

1）变为灰度图；

2）Canny边缘检测；

3）使用 OpenCV 的 HoughLines() 函数检测直线（在极坐标系下用  和  表示）；

4）计算倾斜角度的平均值，根据倾斜角度进行变换。

二、部分矫正

与整体矫正部分相同。

基本步骤：

1）变为灰度图；

2）Canny 边缘检测；

3）轮廓提取；

4）根据轮廓求最小外包矩形；

5）矫正每个矩形（单词）并覆盖原矩形（单词）。