使用 OpenCV 检测以框为界的手写字符答案

【问题标题】：Detect handwritten characters bounded by a box with OpenCV使用 OpenCV 检测以框为界的手写字符
【发布时间】：2019-04-07 05:21:34
【问题描述】：

我正在尝试阅读带有框输入的手写表单。

我在图像上运行了 tesseract，但得到了奇怪的结果。据我了解，我认为最好的办法是检测边界框并从图像中减去边界框。检测框（字符周围的半框）的最佳方法是什么。我试过cv2.HoughLines()，但没有结果。

我是 OpenCV 的新手。如果有人可以在这里帮助我，那将非常有帮助。

【问题讨论】：

标签： opencv computer-vision python-tesseract

【解决方案1】：

感谢您的想法。我刚刚意识到可能我可以计算垂直像素并大于某个阈值

def get_pixel_count_in_col(img,col):
        count=0
        for j in range(img.shape[0]):
                if(img[j,col]<255):
                        count=count+1
        return count
def cleanup_img(img):
        foundlines=[]
        for i in range(img.shape[1]):
                if(get_pixel_count_in_col(img,i)>img.shape[0]*0.7):
                        foundlines.append(i)
                        if(get_pixel_count_in_col(img,i-1)>img.shape[0]*0.25):
                                foundlines.append(i-1)
                        if(get_pixel_count_in_col(img,i+1)>img.shape[0]*0.25):
                                foundlines.append(i+1)
        return np.delete(img,foundlines,1)

生成的图像更有意义。但是有没有其他简单的方法可以做到这一点？

【讨论】：

【解决方案2】：

看来您的输入格式相当干净和一致。您可以简单地以像素为单位硬编码每个框的宽度并裁剪字符。但是，如果输入格式不固定，那么我们也可以扩展这个答案来处理它（这会有点贵），所以作为第一次尝试，我们只需硬编码框的宽度（以像素为单位）。

def get_image_chunks(img, size):
    chunks = []
    # To remove black borders
    padding = 2
    for i in xrange(0, img.shape[1], size):
        col_start = i + padding
        col_end = i + size - padding

        # Slicing the numpy array.
        chunks.append(img[:-padding, col_start:col_end])

    return chunks

img = cv2.imread("/Users/anmoluppal/Downloads/GLUmJ.jpg", 0)
chunks = get_image_chunks(img, 42)

输出：

; ;

【讨论】：