如何使用 OpenCV 和 Python 从图像中分离手写文本？

Question

如何使用 OpenCV 和 Phyton 为图像隔离或仅裁剪手写文本：

我试过用：

cv2.findContours

但由于噪音（背景和纸张脏），我不能只拿到纸张。

我该怎么做？

Answer 1

为了平滑噪声图像，典型的方法是应用某种类型的模糊滤镜。例如cv2.GaussianBlur()、cv2.medianBlur() 或cv2.bilaterialFilter() 可用于去除椒盐噪声。模糊后，我们可以阈值得到二值图像，然后进行形态学操作。从这里，我们可以找到轮廓并使用纵横比或轮廓区域进行过滤。为了裁剪 ROI，我们可以使用 Numpy 切片

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检测到的文字

提取的投资回报率

代码

import cv2

image = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.medianBlur(gray, 5)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,8)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=6)
cnts = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)

for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    ROI = image[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('ROI.png', ROI)
    break

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('dilate', dilate)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.waitKey()

Answer 2

转灰度，强腐蚀，二值化。忘记去噪。