簡介
傾斜校正主要有兩種，一種是整體傾斜校正，另一種是局部傾斜校正。
由于本文主要研究具有不規則分布的多數字識別，因此只需要關注經過提取后的數字校正問題，也就是圖像的局部校正。
矯正算法
目前的校正算法有很多，比如說：
對于整體傾斜校正可以采用統計圖像左右兩邊的平均像素高度，通過計算整體傾斜度來進行校正。
這種方法對于像素較多的圖像的處理效果明顯，而且實現簡單快速，但是對于那些已經經過提取得單一數字圖像并不適用，因為此時的圖像一般較小，且筆畫較細，由于所需信息太少統計后的結果并不正確。
其實校正的核心就是使圖像的傾斜度的接近為0，因此可以把它看作是一個最優化問題：
即尋找需要調整多少角度，才能使圖像的傾斜度最小，可見傾斜度決定了最終圖像的好壞，考慮的數字的特征，都是具有狹長的特點，我們可以考慮將圖像的高寬比最為圖像傾斜度的依據。
而到底需要調整多少才合適呢，本文所采用的方法，并不估算圖像的傾斜度，而是通過二分搜索的思想，在傾斜45度的范圍內進行二分查找，尋找最佳調整點，使其結果近似最優，其具體步驟如下：
1. 設置最大調整角度，一般傾斜度不會超過45度，如果超過調整也就沒有意義了。
2. 計算圖像高寬比，也就是傾斜度，如果傾斜度比上次的有所減小，則調整角度減半，繼續搜索，如果傾斜度趨于穩定，則退出查找，并使用此時的調整角度進行調整。
3. 對于實際的調整過程，一般會選擇進行旋轉變換操作，比較簡單，但是考慮到實際人們書寫數字時的傾斜往往并不是旋轉造成的，而是可能姿勢不正而引起的側斜，因此僅僅通過旋轉并不能達到較好的效果，因此可以通過水平側向校正來實現，即保持像素點的高度不變，僅僅通過調整水平位置，進行適當的調整。
實驗結果
correct_slope
總結
可見，對于大多數數字圖像的校正結果還是令人相當滿意的，但還是會有些許不足：
由于側向拉伸會導致圖像的變形，因此對于較為細長的圖像的處理效果較差，可能會出現斷層這些破壞連通性的情況。
為了解決此類問題，可以在校正前先進行適當的膨脹運算操作，這樣效果會好些。
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原文出處：http://tboox.org/cn/2016/08/01/hnr-correct-slope/
