【发布时间】:2019-06-18 23:44:46
【问题描述】:
我正在尝试使用 python 和 opencv 构建一个手写识别系统。 字符的识别不是问题,而是分割。 我成功了:
- 将单词分割成单个字符
- 按要求的顺序将单个句子分割成单词。
但我无法分割文档中的不同行。我尝试对轮廓进行排序(以避免线分割并仅使用分词),但它没有用。 我使用以下代码来分割手写文档中包含的单词,但它返回的单词乱序(它以从左到右的排序方式返回单词):
import cv2
import numpy as np
#import image
image = cv2.imread('input.jpg')
#cv2.imshow('orig',image)
#cv2.waitKey(0)
#grayscale
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)
cv2.waitKey(0)
#binary
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('second',thresh)
cv2.waitKey(0)
#dilation
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
img_dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('dilated',img_dilation)
cv2.waitKey(0)
#find contours
im2,ctrs, hier = cv2.findContours(img_dilation.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#sort contours
sorted_ctrs = sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0])
for i, ctr in enumerate(sorted_ctrs):
# Get bounding box
x, y, w, h = cv2.boundingRect(ctr)
# Getting ROI
roi = image[y:y+h, x:x+w]
# show ROI
cv2.imshow('segment no:'+str(i),roi)
cv2.rectangle(image,(x,y),( x + w, y + h ),(90,0,255),2)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('marked areas',image)
cv2.waitKey(0)
请注意,我可以在这里分割所有单词但它们出现的顺序不正确。有没有办法按从上到下的顺序对这些轮廓进行排序
或
将图像分割成单独的行,以便使用上述代码将每一行分割成单词?
【问题讨论】:
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那你为什么不按x和y排序呢?
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实际上我试过了,但它只会导致轮廓再次完全重新排序。它不会以正确的顺序返回轮廓。我进行了从左到右的排序,然后进行了自上而下的排序,但轮廓乱序。所以我认为每一行都需要分开。
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根据 x,y 列出对等高线进行排序是我想说的最简单的方法。可以添加图片。
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@VishnuJayan 我更新了解决您的问题的答案,
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@VishnuJayan 我不明白你对减少迭代的怀疑。此代码适用于不同的字体大小,因为一行的裁剪区域是根据该行中的最大字符计算的。您可以使用具有不同大小文本的图像检查代码。
标签: python opencv text-segmentation handwriting-recognition