使用 Python 和 OpenCV 改善图像歪斜校正

我生成的用于检测和纠正偏差的代码给了我不一致的结果。我目前正在开展一个项目，该项目利用图像上的 OCR 文本提取（通过 Python 和 OpenCV），因此如果需要准确的结果，消除倾斜是关键。我的代码使用cv2.minAreaRect来检测倾斜。

我使用的图像都是相同的（并且将来也会如此），所以我不确定是什么导致了这些不一致。我包含了两组前后图像（包括来自cv2.minAreaRect）在我应用我的代码的地方，一个显示成功消除倾斜并显示倾斜未消除（看起来它增加了更多倾斜）。

Image 1 Before (-87.88721466064453)

Image 1 After (successful deskew)

Image 2 Before (-5.766754150390625)

Image 2 After (unsuccessful deskew)

我的代码如下。注意：我处理过的图像比此处包含的图像多得多。到目前为止，检测到的偏差始终在 [-10, 0) 或 (-90, -80] 范围内，因此我尝试在代码中解释这一点。

    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_gray = cv2.bitwise_not(img_gray)
    
    thresh = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
    angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1] 
      
    if (angle < 0 and angle >= -10):
        angle = -angle #this was intended to undo skew for values in [-10, 0) by simply rotating using the opposite sign
    else:
        angle = (90 + angle)/2  
     
    (h, w) = img.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    deskewed = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags = cv2.INTER_CUBIC, borderMode = cv2.BORDER_REPLICATE)

我浏览了各种帖子和文章以找到适当的解决方案，但没有成功。这个帖子 https://stackoverflow.com/a/53852582对于理解偏斜值最有帮助，但即便如此我也无法走得太远。

Python Wand 是一个非常好的文本纠偏工具，它使用 ImageMagick。它基于氡变换。

Form 1:

Form 2:

from wand.image import Image
from wand.display import display


with Image(filename='form1.png') as img:
    img.deskew(0.4*img.quantum_range)
    img.save(filename='form1_deskew.png')
    display(img)

with Image(filename='form2.png') as img:
    img.deskew(0.4*img.quantum_range)
    img.save(filename='form2_deskew.png')
    display(img)

表 1 已校正：

表 2 已校正：