一、概述

　　案例：使用OpenCV對旋轉圖片及正常圖片進行切邊。

　　A：對正常圖片切邊的步驟

　　　　1.載入影象

　　　　2.對影象進行灰度化

　　　　3.邊緣檢測

　　　　4.輪廓發現

　　　　5.找出符合目標的最大外接矩形，並使用矩形的四個座標點繪製線

　　　　6.根據找到Rect在原圖上切除ROI區域

　　　　7.顯示ROI區域

　　B：對旋轉影象切邊的步驟

　　　　1.載入原圖

　　　　2.對影象進行灰度化

　　　　3.邊緣檢測

　　　　4.輪廓發現

　　　　5.找出影象旋轉角度（a.找出旋轉矩形的最大寬和最大高 b.找出這個目標矩形的旋轉角度及旋轉矩形。c.把此矩形繪製出來）

　　　　6.根據圖片中心點及旋轉角度，利用getRotationMatrix2D製作目標旋轉Mat

　　　　7.利用wrapAffine+第6步的旋轉矩陣實現最終的旋轉

　　　　8.此時的圖片為正確的旋轉圖片，可以利用“A：對正常圖片切邊”的步驟來實現圖片的切邊　　

二、程式碼示例

/*將旋轉圖片轉成正常圖片*/
void CaseOneEdgeCutting::correctImageAngle(Mat &  target){
    src = imread(filePath.toStdString().c_str());
    if(src.empty()){
        qDebug()<<"載入圖片異常";
        return;
    }
    imshow(
 
"src",src);
    //降噪
    cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("gray",gray);
    //邊緣檢測
    Canny(gray,gray,threshold_value,threshold_value*2);
    imshow("canny",gray);
    //輪廓發現
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    Mat resultImage 
 
= Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3);
    float width = 0;
    float height = 0;
    RNG rng(12345);
    float degree = 0;
    for(size_t t  =0;t<contours.size();t++){//找到角度
        RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[t]);
        degree = abs(minRect.angle);
        if(degree>0){
            width = max(width,minRect.size.width);
            height = max(height,minRect.size.height);
        }
    }

    for(size_t t = 0;t<contours.size();t++){
        RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[t]);

        if (width == minRect.size.width && height == minRect.size.height) {
            degree = minRect.angle;
            qDebug()<<"degree:"<<degree;
            Point2f pts[4];
            minRect.points(pts);
            Scalar color = Scalar(0,0,255);
            for(int i=0;i<4;i++){
                line(resultImage,pts[i], pts[(i + 1)%4], color, 2, 8, 0);
            }
        }


    }


    imshow("result1",resultImage);
    Point2f center(src.cols/2,src.rows/2);//圖片中心點
    Mat degreeRoi = getRotationMatrix2D(center,-degree,1);
    warpAffine(src,target,degreeRoi,src.size(),INTER_LINEAR, 0, Scalar(255, 255, 255));
    imshow("dst",target);

}
/*正常圖片找到ROI區域*/
void CaseOneEdgeCutting::findEdgeCuttingROIImage(Mat &target){
    Mat srcTarget = target.clone();
    //降噪
    cvtColor(target,target,COLOR_BGR2GRAY);
    //邊緣檢測
    Canny(target,target,threshold_value,threshold_value*2);
    imshow("target",target);
    //輪廓發現
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(target,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    Mat resultImage = Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3);
    float width = target.cols*0.5;
    float height = target.rows*0.5;
    RNG rng(12345);
    Rect box;
    for(size_t t = 0;t<contours.size();t++){
        RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[t]);

        if(minRect.size.width>width&&minRect.size.height>height&&minRect.size.width<(src.cols-60)){
            qDebug()<<"執行到了這裡";
            Point2f pts[4];
            minRect.points(pts);
            box = minRect.boundingRect();
            Scalar color = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));
            for(int i=0;i<4;i++){
                line(resultImage,pts[i], pts[(i + 1)%4], color, 2, 8, 0);
            }
        }


    }

    imshow("result2",resultImage);

//    //繪製roi區域
    Mat roiImage = srcTarget(box);
    imshow("roiImage",roiImage);
}

三、圖片示例