Выпрямите маленькое фото с помощью преобразования Hough

Question

Я пытаюсь выпрямить изображение по горизонтали, чтобы, когда я передаю его на какой-либо OCR, я мог его хорошо прочитать, поскольку, если я передаю его на OCR по горизонтали, его очень трудно читать.

Я разрабатывал это в Google Collab по этой ссылке . Когда я пробую это фото:

Случается так, что обнаруживаемая степень очень низкая (1.8849555) Так что при вращении она едва заметна .

Это строка, в которой dr aws строка:

Оказывается, у меня есть этот код:

import numpy as np
import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow

image1 = cv2.imread('/content/test.jpeg')
gray=cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)

#canimg = cv2.Canny(gray, 50, 200)
#lines= cv2.HoughLines(canimg, 1, np.pi/180.0, 60, np.array([]))
lines= cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80, np.array([]))
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))

    cv2.line(image1,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
print(theta)
print(rho)

cv2_imshow(image1)
cv2_imshow(edges)

def rotateImage(image, angle):
     image_center = tuple(np.array(image.shape[1::-1]) / 2)
     rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0)
     result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR)
     return result

cv2_imshow(rotateImage(edges, theta))

Видимо размер изображения с учетом его важности, совет? вся помощь работает.