如何将图像中的所有物体旋转调整为垂直朝向？

你提供的代码存在以下几处错误，导致无法实现需求：

• cv2.findContours的返回值处理逻辑错误，你将取值切片[-2:]单独放在一行，没有赋值给变量，这行代码完全不生效。不同版本OpenCV的findContours返回值数量不同，必须用[-2:]取最后两个返回值才能稳定拿到轮廓和层级信息。
• 对cv2.minAreaRect返回的角度参数理解错误，该角度的取值范围是**[-90, 0)**，不存在大于0的情况，你写的if angle>0分支永远不会触发，角度计算逻辑完全失效。
• 代码中使用了未定义的变量cimg，你前面只定义了image、Gray、binary三个变量，运行时会直接报错。
• 现有逻辑是每检测到一个轮廓就旋转整张原图，只能对齐当前遍历到的物体的朝向，其他物体朝向会更歪，没法实现所有物体都垂直的需求。如果需要让所有独立物体分别对齐垂直方向，需要先把每个物体从原图中抠出，单独旋转后再放回对应位置。

修正后的多物体分别对齐垂直代码 #

import cv2
import numpy as np
from scipy import ndimage
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread(r'C:\Users\Desktop\Sam.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 提取外轮廓，正确处理不同版本OpenCV的返回值
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2:]

# 创建输出画布，和原图大小一致
output = np.zeros_like(image)

for cnt in contours:
    # 过滤小噪声轮廓
    if cv2.contourArea(cnt) < 10:
        continue
    # 计算最小外接矩形
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    (cx, cy), (w, h), angle = rect
    # 修正角度计算逻辑
    if w > h:
        angle += 90
    # 计算需要旋转的角度
    rotate_angle = -angle
    
    # 提取当前物体的掩码
    mask = np.zeros_like(gray)
    cv2.drawContours(mask, [cnt], -1, 255, -1)
    # 抠出物体区域
    obj = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    # 裁剪物体的外接矩形区域减少计算量
    x, y, w_rect, h_rect = cv2.boundingRect(cnt)
    obj_crop = obj[y:y+h_rect, x:x+w_rect]
    mask_crop = mask[y:y+h_rect, x:x+w_rect]
    
    # 旋转物体和掩码
    rotated_obj = ndimage.rotate(obj_crop, rotate_angle, reshape=True)
    rotated_mask = ndimage.rotate(mask_crop, rotate_angle, reshape=True)
    
    # 计算旋转后物体放回原图的位置
    new_h, new_w = rotated_obj.shape[:2]
    new_x = int(cx - new_w / 2)
    new_y = int(cy - new_h / 2)
    
    # 处理边界溢出的情况
    if new_x < 0:
        rotated_obj = rotated_obj[:, -new_x:]
        rotated_mask = rotated_mask[:, -new_x:]
        new_x = 0
    if new_y < 0:
        rotated_obj = rotated_obj[-new_y:, :]
        rotated_mask = rotated_mask[-new_y:, :]
        new_y = 0
    if new_x + rotated_obj.shape[1] > output.shape[1]:
        rotated_obj = rotated_obj[:, :output.shape[1] - new_x]
        rotated_mask = rotated_mask[:, :output.shape[1] - new_x]
    if new_y + rotated_obj.shape[0] > output.shape[0]:
        rotated_obj = rotated_obj[:output.shape[0] - new_y, :]
        rotated_mask = rotated_mask[:output.shape[0] - new_y, :]
    
    # 将旋转后的物体放回输出画布
    output[new_y:new_y+rotated_obj.shape[0], new_x:new_x+rotated_obj.shape[1]][rotated_mask>0] = rotated_obj[rotated_mask>0]

# 显示结果
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()

如果你只需要对齐单张图里的单个物体，直接对整张图按照上面的角度计算逻辑旋转即可，不需要单独抠取每个物体。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zma