使用python在图像中增强文本答案

【问题标题】：Text enhancing in image using python使用python在图像中增强文本
【发布时间】：2020-08-16 15:36:09
【问题描述】：

我有一个图像，其中文本较浅且不清晰可见，我想使用 python pil 或 cv2 增强文本并使其背景变亮。需要帮助。我需要打印这张图片，因此它更清晰。

到目前为止我所做的如下

from PIL import Image, ImageEnhance
im = Image.open('t.jpg')  
im2 = im.point(lambda p:p * 0.8)    
im2.save('t1.jpg')

上面的文字稍微变暗了，但我仍然需要使文字清晰，背景更白或更浅。该图像是打印文档的照片，在白纸上带有黑色文本颜色，但不清晰可见。下面是照片截图

在上面的图像中，后面和周围的字母和单词有一些白色和银色的噪点。我怎样才能完全删除它们，以便文本边框清晰可见。

我还反转了图像颜色并给出了以下示例

我已尝试关注自适应阈值，（失败）大津法，（失败）高斯模糊，（失败）颜色分割，（失败）连接组件移除（失败）去噪（失败，因为它还删除了文本）但没有任何效果。最重要的是，由于上述方法的结果给了我下面的图像，所以它变得更糟了。使用连接组件方法时，文本也会受到影响

需要帮助。

还尝试了图像魔法形态编辑但失败了下图显示了实际存在的噪声。它是一个连续的矩形条，在文本周围填充了点 ![在此处输入图像描述 (https://i.stack.imgur.com/ZMHim.jpg)！

【问题讨论】：

尝试自适应阈值

标签： python opencv python-imaging-library

【解决方案1】：

使用image thresholding

你也可以使用这个例子

from PIL import Image  
  
# creating a object  
im = Image.open(r"t.jpg").convert('LA')
  
# using point function 
threshold = 191  # range from 0 to 255
im = im.point(lambda p: p >value threshold and 255) 
im.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用去噪

img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21)

然后将图像转换为灰度

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后放大图像

kernel = np.ones((1,1), np.uint8)
img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

结果

您可以进一步探索阈值以获得更好的结果

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用 Otsu 二进制阈值：

import cv2

image = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)[:,:,2]
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

cv2.imshow("Thresh", thresh)
cv2.waitKey(0)

输出：

【讨论】：