OCR中的傾斜矯正


電面中被問到了做的LPR,簡單的介紹了下后又問到了關於如何矯正傾斜角的問題。答得比較含糊,所以今天來補充一下。

傾斜矯正的方法有很多種,包括基於Hough變換的矯正,基於字符投影的傾角矯正,常規線性角度檢測等等。這里因為前段時間剛剛寫過關於Hough變換的東西,所以實踐一下。

其基本思想是找出邊緣直線,並根據直線找出傾角后進行旋轉。

對於噪聲較少的一些圖像,做二值化處理后噪聲也較少,利用合適的膨脹處理后文字自然連接成長條狀以便於進行邊緣的檢測。找到最長的邊緣線,並計算出傾角。

這是一種比較簡單的方法,比較容易理解,但缺點也比較明顯。首先是魯棒性非常的差,很容易受噪聲的影響,圖像質量稍微不好就容易出現誤差。另外通過hough變換的計算量也偏大。改進方法有很多,包括通過建立連通域並尋找中心等等。

 


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