我正在开发一个项目,要求我检测图像中的文本区域。这是我到目前为止使用下面的代码实现的结果。
Original Image
Result
代码如下:
import cv2
import numpy as np
# read and scale down image
img = cv2.pyrDown(cv2.imread('C:\\Users\\Work\\Desktop\\test.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED))
# threshold image
ret, threshed_img = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# find contours and get the external one
image, contours, hier = cv2.findContours(threshed_img, cv2.RETR_TREE,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# with each contour, draw boundingRect in green
# a minAreaRect in red and
# a minEnclosingCircle in blue
for c in contours:
# get the bounding rect
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
# draw a green rectangle to visualize the bounding rect
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), thickness=1, lineType=8, shift=0)
# get the min area rect
#rect = cv2.minAreaRect(c)
#box = cv2.boxPoints(rect)
# convert all coordinates floating point values to int
#box = np.int0(box)
# draw a red 'nghien' rectangle
#cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255))
# finally, get the min enclosing circle
#(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
# convert all values to int
#center = (int(x), int(y))
#radius = int(radius)
# and draw the circle in blue
#img = cv2.circle(img, center, radius, (255, 0, 0), 2)
print(len(contours))
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 255, 0), 1)
cv2.namedWindow('contours', 0)
cv2.imshow('contours', img)
while(cv2.waitKey()!=ord('q')):
continue
cv2.destroyAllWindows()
正如你所看到的,这比我需要的更多。如果您需要更多内容,请查找注释部分。
顺便说一句,我需要的是将每个文本区域绑定在一个矩形中,而不是(靠近)脚本找到的每个字符。过滤单个数字或字母并将所有内容四舍五入到一个框中。
例如,一个框中的第一个序列,另一个框中的第二个序列,依此类推。
我搜索了一下,发现了一些关于“过滤矩形区域”的内容。我不知道这对我的目的是否有用。
还查看了谷歌上的一些第一个结果,但其中大多数效果都不是很好。我想代码需要稍微调整一下,但我是 OpenCV 世界的新手。