摘要
机器视觉中，有时ROI地区歪斜，让人心烦意乱。但不要担心，我们有透视变换来拯救它！本次实战演练，我们采用两种纠正构思，让图象焕然一新！无论边沿显著与否，我们都能轻松搞定！
正文
opencv实战演练——图象纠正优化算法深入分析
引言
在机器视觉技术中，针对图象的解决有时由于置放的缘故造成ROI地区歪斜，这个时候大家会想办法把它改正为恰当的视角角度来，便捷下一步的合理布局剖析与识别文字，这个时候根据透视变换就可以获得比较好的剪裁实际效果。
此次实战演练，针对图象的纠正应用了二种纠正构思：
- 对于边沿较为显著的图象，应用根据轮廊获取的纠正优化算法。
- 对于边沿不显著，可是排序齐整的文字图象，应用了根据霍夫平行线检测的纠正优化算法。
根据轮廊获取的纠正优化算法
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