【问题标题】:opencv - cropping handwritten lines (line segmentation)opencv - 裁剪手写线条(线分割)
【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

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】:

  • 那你为什么不按x和y排序呢?
  • 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。
  • 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。
  • @VishnuJayan 我更新了解决您的问题的答案,
  • @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


【解决方案1】:

我通过对上面的代码进行更改获得了所需的分段:

kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

我改成了:

kernel = np.ones((5,100), np.uint8)

现在我得到如下输出 这也适用于线条不完全水平的手写文本图像:

编辑: 要从单词中提取单个字符,请执行以下操作:

  1. 使用如下代码调整包含单词的轮廓。

    im = cv2.resize(image,None,fx=4, fy=4, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
    
  2. 应用与线分割相同的轮廓检测过程,但内核大小为 (5,5),即:

    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    img_dilation = cv2.dilate(im_th, kernel, iterations=1)
    

【讨论】:

  • 你能描述一下如何将每条边界线裁剪成单独的图像。任何想法或资源。你的回答很有帮助
  • @Sushant 您的意思是将每个裁剪的轮廓保存到单独的图像中?只需将每个检测到的轮廓保存为图像。就是这样。
猜你喜欢
  • 2019-05-26
  • 2013-01-14
  • 2018-08-15
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 2013-10-20
  • 1970-01-01
相关资源
最近更新 更多