从图像中删除嘈杂的线条

Question

我的图像带有一些随机线条，如下所示：

我想对它们进行一些预处理，以去除不需要的噪音（扭曲书写的线条），以便我可以将它们与 OCR（Tesseract）一起使用。
我想到的想法是使用扩张来消除噪音，然后在第二步中使用侵蚀来修复写作的缺失部分。
为此，我使用了以下代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('linee.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
cv2.imwrite('delatedtest.png', img)

不幸的是，扩张效果不佳，噪声线仍然存在。

我尝试更改内核形状，但情况变得更糟：文字被部分或完全删除。
我还找到了一个答案，说可以通过以下方式删除这些行

将具有两个或更少相邻黑色像素的所有黑色像素变为白色。

这对我来说似乎有点复杂，因为我是计算机视觉和 opencv 的初学者。
任何帮助将不胜感激，谢谢。

Answer 1

像这样的检测线就是路径开口的发明目的。 DIPlib有一个实现（披露：我在那里实现了它）。 作为替代方案，您可以尝试使用我上面链接的论文 作者的实现。 该实现没有我在下面使用的“约束”模式。

这是一个关于如何使用它的快速演示：

import diplib as dip
import matplotlib.pyplot as pp

img = 1 - pp.imread('/home/cris/tmp/DWRTF.png')
lines = dip.PathOpening(img, length=300, mode={'constrained'})

在这里，我们首先反转图像，因为这使以后的其他事情更容易。 如果不反转，请改用路径闭合。 lines图：

接下来我们减去线条。 一个小区域的开口去除了被路径开口过滤掉的线的几个孤立像素：

text = img - lines
text = dip.AreaOpening(text, filterSize=5)

但是，我们现在在文本中出现了空白。 填写这些并非易事。 这是一个快速而肮脏的尝试，您可以将其用作起点：

lines = lines > 0.5
text = text > 0.5
lines -= dip.BinaryPropagation(text, lines, connectivity=-1, iterations=3)
img[lines] = 0

Answer 2

您可以使用来自 opencv 的函数createLineSegmentDetector()来做到这一点

import cv2

#Read gray image
img = cv2.imread("lines.png",0)

#Create default parametrization LSD
lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0)

#Detect lines in the image
lines = lsd.detect(img)[0] #Position 0 of the returned tuple are the detected lines

#Draw the detected lines
drawn_img = lsd.drawSegments(img,lines)

#Save the image with the detected lines
cv2.imwrite('lsdsaved.png', drawn_img)

代码的下一部分将仅删除长度超过 50 像素的行：

for element in lines:

  #If the length of the line is more than 50, then draw a white line on it
  if (abs(int(element[0][0]) - int(element[0][2])) > 50 or abs(int(element[0][1]) - int(element[0][3])) > 50): 

    #Draw the white line
    cv2.line(img, (int(element[0][0]), int(element[0][1])), (int(element[0][2]), int(element[0][3])), (255, 255, 255), 12)

#Save the final image
cv2.imwrite('removedzz.png', img)

好吧，它不能与当前图像完美配合，但它可能会为不同的图像提供更好的结果。 您可以调整要删除的线的长度和要绘制的白线的粗细，以代替已删除的线。
我希望它有帮助。