Поворот QR-кода в правильное положение с помощью Python OpenCV

Я новичок в python и в настоящее время изучаю обнаружение и декодирование QR-кода. Мне трудно повернуть обнаруженный QR-код в нужное положение. Я уже minAreaRect()поворачивал свой QR-код, но он не работает. Есть ли обходной путь или правильный способ сделать это? Спасибо!

ROI2 = cv2.imread('ROI.png')
gray2 = cv2.cvtColor(ROI2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur2 = cv2.GaussianBlur(gray2, (9, 9), 0)
thresh2 = cv2.threshold(blur2, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Morph close
# kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
# close2 = cv2.morphologyEx(thresh2, cv2.MORPH_CLOSE, kernel2, iterations=10)
# Find contours and filter for QR code
cnts2 = cv2.findContours(thresh2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts2 = cnts2[0] if len(cnts2) == 2 else cnts2[1]
c = sorted(cnts2, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]
draw = cv2.cvtColor(thresh2, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.drawContours(draw, [c], 0, (0, 255, 0), 2)
rotrect = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.boxPoints(rotrect)
box = numpy.int0(box)
cv2.drawContours(draw, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('thresh', thresh2)
cv2.imshow('ROI', ROI2)
cv2.imshow('minarearect', draw)

Решение проблемы

Насколько я понимаю, вы пытаетесь исправить изображение. Для этого нам нужно сначала вычислить угол повернутой ограничивающей рамки, а затем выполнить линейное преобразование. Идея состоит в том, чтобы использовать
cv2.minAreaRect+ cv2.warpAffine. Согласно документации, cv2.minAreaRectвозвращает

(center(x, y), (width, height), angle of rotation) = cv2.minAreaRect(...)

Третий параметр дает нам угол, необходимый для устранения перекоса изображения.

Входное изображение ->Выходной результат

Skew angle: -39.99416732788086

Код

import cv2
import numpy as np
# Load image, grayscale, Otsu's threshold
image = cv2.imread('2.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = 255 - gray
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Compute rotated bounding box
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]
if angle < -45:
 angle = -(90 + angle)
else:
 angle = -angle
print("Skew angle: ", angle)
# Rotate image to deskew
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
cv2.imshow('rotated', rotated)
cv2.waitKey()

Примечание. См. Коррекция перекоса Python OpenCV для другого подхода, использующего метод профиля проекции для исправления перекоса.