在 PDF 或 JPG 中定位水平线的 X&Y

Question

我正在尝试定位 PDF 文档中所有水平线的 X&Y。 我在这里使用代码： code to detect horizontal lines

这段代码很好地标记了水平线，但我无法在文档中提取它们的坐标。

这是我的代码：

def DetectLine(pageNum):
    # Convert to grayscale and adaptive threshold to obtain a binary image
    img = cv2.imread(outpath + 'page_' + str(pageNum) + '.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    # Then we create a kernel and perform morphological transformations to isolate horizontal lines
    horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15,1))
    detected_lines = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
    # detect lines find contours and draw the result
    cnts = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
    for c in cnts:
        cv2.drawContours(img, [c], -1, (36,255,12), 3)
    cv2.imshow('image_' + str(pageNum), img)

此函数获取页码并读取特定页面的预先准备好的JPG。

如何退回 Xs 和 Ys？

Answer 1

如果只需要积分： 您可以使用以下方法提取它：

第 1 点：c[0][0] 或 cnts[num]c[0][0]

第 2 点：c[1][0] 或 cnts[num]c[1][0]

其中 num 是轮廓的索引

中点 解决方案是：

(cnts[0][1][0][0]+cnts[0][0][0][0])//2,cnts[0][0][0][1]

由于get的每一行或countour有两个点，你可以用平均公式计算中间点。 例如： x1=10 和 x2=90，则中点为 (10+90)/2

完整代码如下：

import cv2

image = cv2.imread('2.png')
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15,1))
detected_lines = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel,     iterations=2)

cnts = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL,     cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

for c in cnts:
    x,y=(c[1][0][0]+c[0][0][0])//2,c[0][0][1]
    print(f'The middle point is: x: {x}, y: {y}')
    cv2.drawContours(image, [c], -1, (36,255,12), 3)
    cv2.circle(image, (x,y), radius=5, color=(0, 0, 255), thickness=-1)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('detected_lines', detected_lines)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

结果图像如下：