# doc_scanner_homework

**Repository Path**: ewrjfyyuotoyu/doc_scanner_homework

## Basic Information

- **Project Name**: doc_scanner_homework
- **Description**: 这个项目是一个文档扫描仪应用程序，使用Python编写。它可以帮助用户加载图片并裁剪文档，提供方便的文档扫描功能。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 301
- **Created**: 2026-05-07
- **Last Updated**: 2026-05-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# doc_scanner_homework

## 项目描述

一个基于 Tkinter + OpenCV + NumPy + Pillow 的文档扫描练习项目。程序自动检测图片中的文档边界，允许用户手动拖拽四个角点微调，然后通过透视变换把文档展平成一张更规整的"扫描件"。

## 项目运行效果截图

![输入图片说明](%E5%B1%8F%E5%B9%95%E6%88%AA%E5%9B%BE%202026-05-07%20191349.png)
## 功能

- 选择图片：通过点击 "Select Image" 按钮选择要加载的图片。
- 自动检测文档角点：使用灰度化、模糊、阈值化和边缘检测自动定位文档四个角点。
- 拖拽角点微调：鼠标拖拽绿色角点调整裁剪区域。
- 裁剪文档：点击 "Crop" 按钮执行透视变换，在新窗口中查看扫描结果。
- 鼠标移动显示：勾选 "Show Mouse Move" 复选框可以在控制台显示鼠标坐标信息。

## 依赖

该项目依赖以下库：

- tkinter：用于创建 GUI 应用程序。
- Pillow：用于图片格式转换。
- OpenCV：用于图片处理和计算机视觉任务。
- numpy：用于数值计算。

可以使用以下命令安装所需依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 使用

1. 安装所需依赖（参见上面的依赖部分）。
2. 运行程序：
   ```bash
   python main.py
   ```
   或直接运行：
   ```bash
   python app.py
   ```
3. 点击 "Select Image" 按钮选择要加载的图片。
4. 拖拽绿色角点微调裁剪区域（可选）。
5. 点击 "Crop" 按钮裁剪文档。
6. 在弹出的新窗口中查看扫描结果。

## 测试

```bash
python -m unittest discover -s tests -v
```

## 项目结构

```text
doc_scanner_homework/
├── app.py                 # Tkinter 图形界面
├── doc_scanner.py         # 文档检测与透视裁剪逻辑
├── main.py                # 统一运行入口
├── bootstrap_vendor.py    # 项目内本地依赖路径引导
├── requirements.txt       # 运行依赖
├── tests/
│   └── test_doc_scanner.py
├── doc.jpg                # 示例图片 1
├── doc_2.jpg              # 示例图片 2
└── docs/images/           # 运行效果图
```

## 注意

- 本项目仅支持基于 Python 的脚本文件。
- 请确保已安装所需的依赖库。
- 如果希望把依赖装在项目目录内部，可以执行：
  ```bash
  python -m pip install --target vendor -r requirements.txt
  ```
  `bootstrap_vendor.py` 会在运行时自动把 `vendor/` 加入 `sys.path`。

## 个人信息

[TODO: 此处填写个人信息]
- 学号: 202452320110
- 年级: 2024
- 专业: 智能科学与技术
- 班级: 1 班