[英]Separate lines from handwritten text using open.cv in Python
我正在使用下面的腳本嘗試將手寫文本與文本所在的行分開。 目前我正在嘗試 select 的線路。
當線條是實線時,這似乎效果很好,但是當線條是一串點時,它變得很棘手。 為了解決這個問題,我嘗試使用 dilate 將點變成實線,但 dilate 也會使文本變成實線,然后將其作為水平線拾取。 我可以為每個圖像調整kernel
,但在處理千分之一圖像時,這不是一個可行的解決方案。
有人可以建議我如何完成這項工作。 這是最好的方法還是有更好的方法來選擇這些線?
import cv2
file_path = r'image.jpg'
image = cv2.imread(file_path)
# resize image if image is bigger then screen size
print('before Dimensions : ', image.shape)
if image.shape[0] > 1200:
image = cv2.resize(image, None, fx=0.2, fy=0.2)
print('after Dimensions : ', image.shape)
result = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Applying dilation to make lines solid
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations = 1)
# Detect horizontal lines
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40,1))
detect_horizontal = cv2.morphologyEx(dilation, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
cnts = cv2.findContours(detect_horizontal, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
cv2.drawContours(result, [c], -1, (36,255,12), 2)
cv2.imshow('1- gray', gray)
cv2.imshow("2- thresh", thresh)
cv2.imshow("3- detect_horizontal", detect_horizontal)
cv2.imshow("4- result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
通過尋找輪廓,我們可以使用cv2.contourArea
按面積消除較小的輪廓。 這將在圖像包含虛線的假設下起作用。
代碼:
# read image, convert to grayscale and apply Otsu threshold
img = cv2.imread('text.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# create black background of same image shape
black = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), np.uint8)
# find contours from threshold image
contours = cv2.findContours(th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
# draw contours whose area is above certain value
area_threshold = 7
for c in contours:
area = cv2.contourArea(c)
if area > area_threshold:
black = cv2.drawContours(black,[c],0,(255,255,255),2)
black
:
要針對更多圖像進行優化,您可以使用一些統計度量(如均值、中值等)過濾輪廓
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