这篇文章主要介绍了怎么用C++ OpenCV实现文档矫正功能的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么用C++ OpenCV实现文档矫正功能文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

需求

将一个斜着拍摄的文档矫正成正的，如图所示：

思路

1.读取原始图像，若图像太大可以先进行缩放处理，并获取原始图像的宽和高

2.对图像进行预处理得到边缘，依次进行灰度处理、高斯模糊、边缘检测、膨胀、腐蚀。

3.找到最大的轮廓，并提取角点

• 进行降噪处理：检测轮廓面积，只保留大于阈值面积的轮廓

• 计算每个轮廓的周长，使用DP算法计算出轮廓点的个数，规则为周长*0.02

• 找到图像中面积最大的，且角点为4的轮廓

4.将找到的四个角点排列成一个固定的顺序，排列后的顺序为：左上角-右上角-左下角-右下角

• 将每个点的xy坐标值相加(x+y)，左上角的点的坐标和应该是最小的，右下角的点的坐标和应该是最大的

• 将每个点的xy坐标值相减(x-y)，左下角的点的坐标差应该是最小的，右上角的点的坐标差应该是最大的

• 重新排列四个角点

5.进行透视变换

• 根据变换前及变换后的四个角点，创建变换矩阵

• 根据变换矩阵对图像进行透视变换

6.若透视变换后有一些毛边，按需要进行裁剪，裁剪后重新调整比例

• 创建一个矩形用来裁剪，并设定四周裁剪5像素

• 裁剪后重新调整图像宽高

7.显示变换后图像

代码

代码中均有详细注释，请仔细阅读

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

// 一些定义
Mat image_origin,     // 原始图像
	image_gray,       // 灰度处理后的图像
	image_blur,       // 高斯模糊处理后的图像
	image_canny,      // 边缘检测后的图像
	image_dilate,     // 膨胀后的图像
	image_erode,      // 腐蚀后的图像
	image_preprocess, // 预处理后的图像
	image_trans,      // 透视变换后的图像
	image_crop;	      // 裁剪后的图像

vector<Point> origin_points,  // 重新排列前的角点
			  reorder_points; // 重新排列后的角点
			  
			  
int origin_width = 0, origin_height = 0;

/*
 * 函数功能：预处理，依次进行灰度处理、高斯模糊、边缘检测、膨胀、腐蚀。
 * 输入：图像，是否显示(0-不显示 1-显示每一步处理后的图像 2-只显示最终图像)
 * */
Mat PreProcess(const Mat& image, int display)
{
	// 灰度处理
	cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);

	// 高斯模糊
	GaussianBlur(image_gray, image_blur, Size(3, 3), 3, 0);

	// 边缘检测(边缘检测前对图像进行一次高斯模糊)
	Canny(image_blur, image_canny, 50, 150);

	// 膨胀和腐蚀(有时进行边缘检测的时候，没有被完全填充，或者无法正确检测，可以用膨胀和腐蚀)
	// 创建一个用于膨胀和腐蚀的内核，后面的数字越大膨胀的越多(数字要用奇数)
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	// 膨胀
	dilate(image_canny, image_dilate, kernel);
	// 腐蚀
	//erode(image_dilate, image_erode, kernel);

	// 显示预处理效果
	if(display == 1)
	{
		imshow("灰度处理后的图像", image_gray);
		imshow("高斯模糊后的图像", image_blur);
		imshow("边缘检测后的图像", image_canny);
		imshow("膨胀后的图像", image_dilate);
//		imshow("腐蚀后的图像", image_erode);
	}
	else if(display == 2)
	{
		imshow("预处理后的图像", image_dilate);
	}

	return image_dilate;
}

/*
 * 函数功能：找到面积最大的轮廓
 * 输入：源图像
 * 输出：最大轮廓的四个角点数组
 * */
vector<Point> GetMaxContour(const Mat& img_input)
{
	/*
	 * contours是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。
	 * 相当于创建了这样一个向量{{Point(),Point()},{},{}}
	 * */
	vector<vector<Point>> contours;
	/*
	 * hierarchy向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。
	 * hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~ hierarchy[i][3]，分别表示第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。
	 * 如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~ hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。
	 * */
	vector<Vec4i> hierarchy;

	/*
	 * findContours找到轮廓
	 * 第一个参数：单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；
	 * 第二个参数：contours （前文介绍过）
	 * 第三个参数：hierarchy（前文介绍过）
	 * 第四个参数：轮廓的检索模式
	 * 		取值一：CV_RETR_EXTERNAL 只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略
	 * 		取值二：CV_RETR_LIST     检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到
	 * 		取值三：CV_RETR_CCOMP    检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层
	 * 		取值四：CV_RETR_TREE     检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
	 * 第五个参数：轮廓的近似方法
	 * 		取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE   保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
	 * 		取值二：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留
	 * 		取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
	 * 第六个参数：Point偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，且Point可以是负值。不填为默认不偏移Point()
	 * */
	findContours(img_input, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	/*
	 * drawContours绘出轮廓
	 * 第一个参数：指明在哪幅图像上绘制轮廓。image为三通道才能显示轮廓
	 * 第二个参数：contours
	 * 第三个参数：指定绘制哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓
	 * 第四个参数：轮廓线颜色
	 * 第五个参数：轮廓线的宽度，如果是-1（FILLED），则为填充
	 * */
//	// 不全输出，在下文只输出角点
//	drawContours(image, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);

	// 定义轮廓，大小与contours相同，但内层向量中只有角点（例如三角形就是3，四边形就是4，圆形可能七八个）
	vector<vector<Point>> corners_contours(contours.size());

	// 定义边界框，大小与contours相同
	vector<Rect> bounding_box(contours.size());

	vector<Point> biggest_contours;
	double max_area = 0;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		// 检测轮廓面积
		double contour_area = contourArea(contours[i]);
//		cout << area << endl;

		// 假设图像中有噪声，需要将其过滤，只保留面积大于1000的轮廓
		if (contour_area > 1000)
		{
			// 计算每个轮廓的周长
			double contour_perimeter = arcLength(contours[i], true);

			// 使用DP算法计算出轮廓点的个数，规则为周长*0.02
			approxPolyDP(contours[i], corners_contours[i], 0.02 * contour_perimeter, true);

			// 找到图像中面积最大的，且角点为4的轮廓
			if (contour_area > max_area && corners_contours[i].size() == 4 ) {

				//drawContours(image_origin, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 5);
				biggest_contours = { corners_contours[i][0],corners_contours[i][1] ,corners_contours[i][2] ,corners_contours[i][3] };
				max_area = contour_area;
			}

//			// 只绘制角点之间的边框线，Debug用，取消注释可以看到检测出的所有边界框
//			drawContours(image_origin, corners_contours, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
//			rectangle(image_origin, bounding_box[i].tl(), bounding_box[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
		}
	}

	// 返回最大的轮廓
	return biggest_contours;
}

/*
 * 函数功能：绘制一些点
 * 输入：点集，颜色
 * */
void DrawPoints(vector<Point> points, const Scalar& color)
{
	for (int i = 0; i < points.size(); i++)
	{
		circle(image_origin, points[i], 10, color, FILLED);
		putText(image_origin, to_string(i), points[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, color, 4);
	}
}

/*
 * 函数功能：重新排列四个角点的顺序
 * 最终顺序为： 0  1
 * 			  2  3
 * 			  数组中为左上角-右上角-左下角-右下角
 * */
vector<Point> ReorderPoints(vector<Point> points)
{
	vector<Point> newPoints;
	vector<int>  sumPoints, subPoints;

	// OpenCV中左上顶点为(0,0)，右为x轴正向，下为y轴正向。
	for (int i = 0; i < 4; i++)
	{
		// 将每个点的xy坐标值相加(x+y)，左上角的点的坐标和应该是最小的，右下角的点的坐标和应该是最大的
		sumPoints.push_back(points[i].x + points[i].y);
		// 将每个点的xy坐标值相减(x-y)，左下角的点的坐标差应该是最小的，右上角的点的坐标差应该是最大的
		subPoints.push_back(points[i].x - points[i].y);
	}

	// 重新排列
	newPoints.push_back(points[min_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]); // 0 和的最小值
	newPoints.push_back(points[max_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]); // 1 差的最大值
	newPoints.push_back(points[min_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]); // 2 差的最小值
	newPoints.push_back(points[max_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]); // 3 和的最大值

	return newPoints;
}

/*
 * 函数功能：
 * 输入：源图像，四个角点的集合(角点的顺序为，左上角-右上角-左下角-右下角)，输出的宽，输出的高
 * 输出：透视变换后的图像
 * */
Mat PerspectiveTrans(const Mat& img, vector<Point> points, float width, float height )
{
	// 前面经过重新排列，四个角点的顺序为：左上角-右上角-左下角-右下角
	Point2f src[4] = { points[0],points[1],points[2],points[3] };
	// 变换后的四个角点
	Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{width,0.0f},{0.0f,height},{width,height} };

	// 创建变换矩阵
	Mat matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);
	// 透视变换
	warpPerspective(img, image_trans, matrix, Point(width, height));

	return image_trans;
}

int main()
{
	// 1.读取原始图像
	string path = "res/image_origin.jpg";
	image_origin = imread(path);

//	// 若图像太大可以先进行缩放处理
//	resize(image_origin, image_origin, Size(), 0.5, 0.5);

	// 获取原始图像的宽和高
	origin_width  = image_origin.size().width;
	origin_height = image_origin.size().height;

	// 2.对图像进行预处理得到边缘，依次进行灰度处理、高斯模糊、边缘检测、膨胀、腐蚀。
	image_preprocess = PreProcess(image_origin, 0);

	// 3.找到最大的轮廓，并提取角点
	origin_points = GetMaxContour(image_preprocess);
//	DrawPoints(origin_points, Scalar(0, 0, 255)); // 红色
	// 此时发现，角点的顺序不固定，为了后面进行透视变换时与代码中变换后点集的顺序相同，需要将其排列成一个固定的顺序，排列后的顺序为：左上角-右上角-左下角-右下角
	reorder_points = ReorderPoints(origin_points);
//	DrawPoints(reorder_points, Scalar(0, 255, 0)); //绿色

	// 4.透视变换
	image_trans = PerspectiveTrans(image_origin, reorder_points, origin_width, origin_height);

	// 透视变换后有一些毛边，若需要可以进行裁剪
	// 四周裁剪5像素
	int cropVal= 5;
	// 创建一个矩形用来裁剪
	Rect roi(cropVal, cropVal, origin_width - (2 * cropVal), origin_height - (2 * cropVal));
	image_crop = image_trans(roi);
	// 裁剪后重新调整比例
	resize(image_crop, image_crop, Size(origin_width, origin_height));

	// 5.显示并输出变换后图像
	imshow("源图像", image_origin);
	imshow("最终图像", image_crop);
    
	imwrite("res/image_output.jpg", image_crop);

	waitKey(0);
}

效果

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