Python - 刪除來自圖像邊界的黑色像素

Question

我對圖像處理非常陌生，我正在嘗試清理類似於源自圖像邊界的黑色像素的圖片 1 的圖片。

圖像是來自 PDF 的剪輯字符，我嘗試使用 tesseract 處理以檢索字符。 我已經在 Stackoverflow 中搜索了答案，但只找到了擺脫黑色邊框的解決方案。 我需要用白色像素覆蓋角落的所有黑色像素，以便 tesseract 可以正確識別字符。

我無法更改用於剪輯字符的邊界框，因為字符位於邊界框的不同區域的中心，如果我剪切邊界框，我會剪切一些字符，如下所示

我的第一個猜測是遞歸地追蹤具有一定黑色閾值的像素，但我害怕在這種情況下計算時間，並且真的不知道從哪里開始以及如何開始，除了使用兩個二維 arrays ，一個帶有像素，一個帶有指示我是否已經在該像素上工作過。

幫助將不勝感激。

編輯：更多案例圖片，需要清除邊緣的黑色像素：

編輯：創建邊框圖像的代碼片段：

    @staticmethod
    def __get_border_image(image: Image) -> Image:
        data = numpy.asarray(image)

        border = cv2.copyMakeBorder(data, top=5, bottom=5, left=5, right=5, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT)

        return Image.fromarray(border)

Answer 1

試試這樣：

• 人為地在邊緣周圍添加一個 1px 寬的黑色邊框
• 從左上角開始用白色全黑像素填充
• 從第一步中刪除 1px 邊框（如有必要）

添加邊框的目的是讓白色圍繞圖像的所有邊緣“流動”並到達任何接觸邊緣的黑色項目。