在OpenCV（或skimage）中使用Projection Profile Deskew方法后，将旋转图像的背景更改为白色而不是黑色

Question

我在我的二进制图像上使用了

Projection Profile

方法来获取歪斜校正版本。一切都很好，但旋转后的图像具有已应用倾斜校正的黑色区域。 如何将该区域转换为白色而不是黑色。以下是投影轮廓的代码。

def correct_skew(image, delta=1, limit=5):  
    """
     image : input
     delta : sampling in the -limit,limit + delta range
     limit : range of angles to explore 

    """
    # Function that returns the score of histogram for the given angle at which we check
    def determine_score(arr, angle):
        """
         arr   : binarized image
         angle : angle at which we calcuate the score
        """
        data = inter.rotate(arr, angle, reshape=False, order=0)
        histogram = np.sum(data, axis=1)
        score = np.sum((histogram[1:] - histogram[:-1]) ** 2)
        return histogram, score

    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] 

    scores = []
    angles = np.arange(-limit, limit + delta, delta)
    for angle in angles:
        histogram, score = determine_score(thresh, angle)
        scores.append(score)

    best_angle = angles[scores.index(max(scores))]

    (h, w) = image.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, best_angle, 1.0)
    rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC)

    return best_angle, rotated

这是倾斜校正后的图像：

原始二进制图像：

Answer 1

cv2.warpaffine 文档指出该函数采用可选参数，即

borderValue

。默认情况下，该值为

(0, 0, 0)

，您可以通过调用 Warpaffine 例程来更改此值：

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode = cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=np.array([255, 255, 255]))

Answer 2

我用来获得白色背景而不是黑色背景的一个解决方法是在旋转之前和之后使用按位。

image = cv2.bitwise_not(image)
image = imutils.rotate_bound(image, angle=angle)
image = cv2.bitwise_not(image)