文本二值化答案

【问题标题】：Text binarization文本二值化
【发布时间】：2014-10-03 19:31:28
【问题描述】：

我想将此图像二值化：

将它与 tesseract-ocr 一起使用。目前，我设法得到了这个：

但我需要只有文字的清晰图像，没有黑色背景部分，比如这个：

我当前的代码：

img = cv2.imread(path, 0)
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
filtered = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 405, 1)
bitnot = cv2.bitwise_not(filtered)
cv2.imshow('image', bitnot)
cv2.imwrite("h2kcw2/out1.png", bitnot)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【问题讨论】：

做两个阈值，一个获取字符，一个获取背景，然后将它们组合起来。如果我对 opencv 更熟悉，我会给出更具体的答案。
感谢您的建议，但它没有帮助我，或者我做错了什么......
你的意思是不使用GaussianBlur 结果吗？你在原来的img 上做adaptiveThreashold，而不是模糊的blur。
您可以使用cv2.THRESH_BINARY_INV 而不是cv2.THRESH_BINARY 来获得阈值的逆结果。

标签： python opencv tesseract

【解决方案1】：

常规阈值可以呈现良好的结果：

img = cv2.imread(path, 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('image', thresh)
cv2.imwrite("h2kcw2/out1.png", thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

+1 将其保存为 tiff 并通过 cmd 行将其传递给 Tesseract。让我们知道检测是如何进行的。
效果很好！抱歉，回答晚了，但我几天都无法使用计算机。谢谢！