图像文本选择通常是由于扫描仪在进行图像扫描时，未能正常按照其行列水平垂直扫描引起的现象。在现实场景中，我们需要对旋转文本进行几何矫正。这次利用傅立叶变换中时域与频域的变换关系，实现选择文本图像矫正。
旋转文本图像的明显特征就是存在分行间隔，当文本图像旋转时，其频域中的频谱也会随之旋转。根据这一特征来计算文本图像的DFT变换，DFT变换的结果是低频位于边界四角，高频集中在中心区域，将低频与高频互换，实现中心的移动，进而可看到文本图像的频谱有明显的倾斜直线，再通过计算图像直线的倾斜角度，利用仿射变换就可以完成选择文本的图像矫正。旋转文本图像矫正的具体步骤如下：
<1>图像DFT尺寸转换。快速傅立叶变换是基于图像尺寸2、3或5倍数完成的，因此对于输入源图像，首先应将其变成DFTSize，Opencv中提供了函数getOptimalDFTSize（）来实现尺寸转换。
PS：copyMakeborder函数用来复制图像，超过边界区域填充为0。
<2>DFT变换。该步骤中首先将处理的输入图像转换为实部与虚部，接着通道合并，通过DFT变换得到实、虚部两通道，然后计算实部与虚部的幅度值，并完成数据归一化映射。
<3>频域中心移动，傅立叶变换得到的低频部分在边缘角中，高频部分位于图像中心，对于倾斜文本图像，需要将低频部分与高频部分互换中心。通常采用的方法是将图像等分成4分，然后将区域进行互调，完成中心移动。
<4>倾斜角检测：经过频域中心移动后，只需要检测出图像中直线的倾斜角就可以对旋转文本进行校正。计算直线倾斜角有很多方法，这里介绍利用霍夫变换线检测方法进行直线倾斜角的计算，首先将傅立叶变换后的频谱图进行固定二值化处理，这里阈值的选择和场景有很大关系，读者可根据实际应用场景进行合理调整；然后根据霍夫变换检测直线的步骤来完成中的直线检测，计算得到图像直线的角度；最后判断图像中检测到的线角度是否符合要求，对符合要求的线角度进行图像的角度转换。
<5>仿射变换矫正
对得到的线角度计算旋转矩阵，利用仿射变换完成旋转文本矫正。