[发明专利]一种基于安卓的文字水平矫正方法

摘要

本发明公开了一种基于安卓的文字水平矫正方法。本发明针对包含大量文字的图片，图像处理极少是针对彩色图处理，所以首先我们先对图片灰度处理转换成灰度图，图片去噪处理，图片边缘提取，二值化处理，霍夫变换处理，建立xy坐标系计算夹角的平均值，最后通过二维旋转，仿射变换矩阵生成最终文字水平的图片。本发明对清晰的，文字占图片比高的图片矫正很准确。本发明对图片进行处理后，使图片中的文字看起来是在一个平面上，并且要使原来倾斜的文字变为水平，便于浏览与阅读。同时本发明解决了手机拍摄的图片有变形或倾斜时，能够直接对其处理为较为正常的图片。

主权项

1.一种基于安卓的文字水平矫正方法，其特征在于包括如下步骤：/n步骤1、初始化计算，根据传入的图片获取属性宽高记为width和height,单位是像素px；先把图片平均划分成四部分，分别为P1，P2，P3，P4；/n步骤2、取出步骤1中的P1做灰度化处理,遍历求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量，生成新的灰度图A1；/n步骤3、图片去噪处理，遍历灰度图A1的像素点，统计以每个像素点为中心，4×4区域内像素点的灰度平均值，把平均值设置给中心点,最终生成去噪的图片A2；/n步骤4、图片边缘提取，因为图像的边缘区域会存在明显的像素值阶跃，因此边缘检测主要是通过获得图像灰度梯度，进而通过梯度大小和变化来判断图像边缘的，其中一阶差分判断边缘是否存在，通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向,对图片A2差分计算生成新的图片A3；/n步骤5、二值化处理，遍历图片A3的像素，计算灰度的平均值，将每个像素的灰度值与平均值进行比较，将小于平均值就把灰度值置为0(黑色)，否则置为255(白色)，生成二值化后图片A4；/n步骤6、对二值化后图片A4做霍夫变换，用来检测直线，得到一个直线集合List；霍夫变换过程中设置不同的阈值，阈值越大，检测精度越高；经过大量试验后，固定三个由大到小的阈值，最终得到一个直线集合List；/n步骤7、遍历直线集合List,定义一个矢量结构Lines用于存放得到的直线矢量集合；获取每条直线的角度Line[i][1]，叠加计算角度之和Sum,获取平均角度Degree1＝Sum/Lines.size()，最后转换成文字倾斜角度Angle1＝Degree1/π*180-90，/n其中i≥0，Lines.size()表示集合长度；/n步骤8、对步骤1中的P2、P3和P4分别进行步骤2到步骤7处理，依次得到Angle2,Angle3,Angle4，计算四部分的平均值Angle＝(Angle1+Angle2+Angle3+Angle4)/4；/n步骤9、文字倾斜的图片校正后，图片部分区域可能会留白，角度D＝Math.abs(Angle),旋转后图片的height会相应变大到屏幕的宽度即newHeight＝w,图片的宽度为原图片的宽高(width和height)在水平面的投影即newWidth＝width*cos(D)+height*cos(90-D)，按照宽高为newWidth和newHeight裁剪图片，生成矫正后的图片。/n