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原文出处：拓端数据部落公众号
随着多媒体技术的一直倒退，数码相机，高清拍照手机等多媒体设施己经在人们的生存中占据了越来越重要的位置。
通过采纳图像处理技术，能够将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其余信息局势输入，例如转化成音频输入己解决视 障患者的视力需要。然而，因为输出设施或某些其余因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会呈现某种程度的歪斜。因而，歪斜图像校对是以后文本图像研 宄畛域中非常重要的课题，尤其在数字化、自动化畛域。比方，进步 OCR(Optical Character Recognition) 识别率从而进步文档自动化解决效率，车牌号码主动 辨认与交通监督，手写体自动识别，名片主动归类等。
基于 Hough 变换的图像歪斜校对算法
利用 Hough 变换检测的边框，确定边框直线的歪斜角度，依据歪斜角度旋转，取得校对后的图像。具体步骤如下：
图像预处理。读取图像，转换为灰度图像，去除离散噪声点。
利用边缘检测，对图像中的水平线进行强化解决。
基于 Hough 变换检测车牌图像的边框，获取歪斜角度。
依据歪斜角度，对车牌图像进行歪斜校对。
咱们通过 matlab 解答以下问题：
当相机歪斜拍照时
建设数学模型，并将 A 校对。
首先咱们读取图像数据，显示原始彩色图像
clc; % 革除命令窗口。clearvars;
close all; % 敞开所有数字（不包含 imtool 的数字。）imtool close all; % Close all imtool figures.
workspace; % 敞开所有固定工具的数字
fontSize = 20;
format compact;
baseFileName = '附件 B.jpg';
% 获取残缺的文件名，并增加门路
fullFileName = fullfile(baseFileName);
rgbImage = imread(fullFileName);
% 获取图像的尺寸。numberOfColorBands 应该为 3。\[rows columns numberOfColorBands\] = size(rgbImage);
% 显示原始彩色图像
subplot(2, 2, 1);
imshow(rgbImage, \[\]);
title('Original Color Image', 'FontSize', fontSize);
确保它是 8 位灰度，而不是 24 位真彩色。通过阈值二值化图像。
% 确保它是 8 位灰度，而不是 24 位真彩色。grayImage = rgb2gray(rgbImage);
% 通过阈值二值化图像。binaryImage = grayImage > 128;用连接性标记每个点，因而咱们能够对其进行测量提取一个方向
% 用连接性标记每个斑点，因而咱们能够对其进行测量
% 获取所有 blob 属性。% 仅提取一个方向
% 旋转图像。% 显示旋转的图像。subplot(2, 2, 3);
imshow(rotatedImage, \[\]);
title('Rotated Image', 'FontSize', fontSize);
同时咱们能够失去歪斜校对的角度。
当相机垂直拍照时
依据 B，建设数学模型，将 B 校对，求出相机歪斜的角度。
同样的，咱们能够对垂直拍照的图片进行改正。
将 C 校对，并阐明相机绝对于物体的夹角。
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