如何从该图像中提取圆形文本？

Question

我有一个包含圆形文本的图像。 在此图像中，有两个 cicle。 我想从图像中删除内圈文字，并提取外圈文字。 如何去除内圈文字，去除内圈文字后，如何提取外圈文字？ 解决这个问题的步骤是什么？

输入图像：

Answer 1

你的图像是一个很好的玩具示例，可以玩cv2.warpPolar ，所以我编写了一些代码，我也会在这里分享。 所以，这就是我的方法：

1. 对输入图像进行灰度化和二值化，主要是为了去除 JPG 伪影。

2. 裁剪图像的中心部分以去除左右大面积的区域，因为我们稍后会找到轮廓，因此变得不那么困难。

   

3. 查找（嵌套）轮廓，参见。 cv2.RETR_TREE 。 请参阅此答案以获取有关轮廓层次结构的广泛解释。

4. 按区域对找到的轮廓进行过滤和排序，以便仅保留四个与圆形相关的轮廓（两个圆形的内边缘和外边缘）。

5. 通过简单地使用内圈的轮廓进行绘画来删除内部文本。

   

   如果明确需要，也对原始图像执行此操作。

   

6. 在重新映射之前旋转图像，参见。 链接的cv2.warpPolar文档中的解释。 将图像重新映射到极坐标，并旋转结果以获得正确的 OCR。

   

7. 运行pytesseract仅将大写字母列入白名单。

这是正确的 output 的完整代码：

import cv2
import pytesseract

# Read image
img = cv2.imread('fcJAc.jpg')

# Convert to grayscale, and binarize, especially for removing JPG artifacts
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Crop center part of image to simplify following contour detection
h, w = gray.shape
l = (w - h) // 2
gray = gray[:, l:l+h]

# Find (nested) contours (cf. cv2.RETR_TREE) w.r.t. the OpenCV version
cnts = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# Filter and sort contours on area
cnts = [cnt for cnt in cnts if cv2.contourArea(cnt) > 10000]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea)

# Remove inner text by painting over using found contours
# Contour index 1 = outer edge of inner circle
gray = cv2.drawContours(gray, cnts, 1, 0, cv2.FILLED)

# If specifically needed, also remove text in the original image
# Contour index 0 = inner edge of inner circle (to keep inner circle itself)
img[:, l:l+h] = cv2.drawContours(img[:, l:l+h], cnts, 0, (255, 255, 255),
                                 cv2.FILLED)

# Rotate image before remapping to polar coordinate space to maintain
# circular text en bloc after remapping
gray = cv2.rotate(gray, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)

# Actual remapping to polar coordinate space
gray = cv2.warpPolar(gray, (-1, -1), (h // 2, h // 2), h // 2,
                     cv2.INTER_CUBIC + cv2.WARP_POLAR_LINEAR)

# Rotate result for OCR
gray = cv2.rotate(gray, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)

# Actual OCR, limiting to capital letters only
config = '--psm 6 -c tessedit_char_whitelist="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ "'
text = pytesseract.image_to_string(gray, config=config)
print(text.replace('\n', '').replace('\f', ''))
# CIRCULAR TEXT PHOTOSHOP TUTORIAL

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System information
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Platform:      Windows-10-10.0.19041-SP0
Python:        3.9.1
PyCharm:       2021.1.1
OpenCV:        4.5.2
pytesseract:   5.0.0-alpha.20201127
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