使用python和opencv检测图像中的文本区域
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了使用python和opencv检测图像中的文本区域，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5185字，纯文字阅读大概需要8分钟。
内容图文
我想使用python 2.7和opencv 2.4.9检测图像的文本区域
并在其周围绘制一个矩形区域.如下面的示例图所示.
我是图像处理的新手,所以任何想法如何做到这一点将不胜感激.
解决方法:
有多种方法可以检测图像中的文本.
我建议查看this question here,因为它也可以回答你的情况.虽然它不在python中,但是代码可以很容易地从c转换为python(只需看看API并将方法从c转换为python,而不是很难.当我为自己的单独问题尝试代码时,我自己做了) .这里的解决方案可能不适用于您的情况,但我建议您尝试使用它们.
如果我要解决这个问题,我会做以下过程：
准备你的形象：
如果您要编辑的所有图像与您提供的图像大致相同,则实际设计包含一系列灰色,文本始终为黑色.我会先将所有非黑色(或已经是白色)的内容变白.这样做只会留下黑色文字.
# must import if working with opencv in python
import numpy as np
import cv2
# removes pixels in image that are between the range of
# [lower_val,upper_val]
def remove_gray(img,lower_val,upper_val):
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_bound = np.array([0,0,lower_val])
upper_bound = np.array([255,255,upper_val])
mask = cv2.inRange(gray, lower_bound, upper_bound)
return cv2.bitwise_and(gray, gray, mask = mask)
现在你所拥有的只是黑色文本,目标是获得那些盒子.如前所述,有不同的方法可以解决这个问题.
笔画宽度变换(SWT)
查找文本区域的典型方法：您可以使用描边宽度变换找到文本区域,如Boris Epshtein,Eyal Ofek和Yonatan Wexler所描述的“Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform “所示.说实话,如果这和我认为的一样快,可靠,那么这种方法比我的代码更有效.您仍然可以使用上面的代码来删除蓝图设计,这可能有助于swt算法的整体性能.
Here is a c library实现了他们的算法,但据说这是非常原始的,并且文档说明是不完整的.显然,为了将这个库与python一起使用,将需要一个包装器,目前我还没有看到提供的官方库.
我链接的库是CCV.它是一个用于应用程序的库,而不是重新创建的算法.因此,这是一个可以使用的工具,这违背了OP希望从“第一原则”制定它,如评论中所述.如果您不想自己编写算法代码,仍然有用,知道它存在.
家庭酿造的非SWT方法
如果你有每个图像的元数据,比如在xml文件中,它说明每个图像中标记了多少个房间,那么你可以访问该xml文件,获取有关图像中标签数量的数据,然后存储一些变量中的数字,例如num_of_labels.现在拍摄您的图像,然后通过一个以您指定的设定速率侵蚀的while循环,在每个循环中查找图像中的外部轮廓,并在您拥有与num_of_labels相同数量的外部轮廓时停止循环.然后只需找到每个轮廓的边界框,就完成了.
# erodes image based on given kernel size (erosion = expands black areas)
def erode( img, kern_size = 3 ):
retval, img = cv2.threshold(img, 254.0, 255.0, cv2.THRESH_BINARY) # threshold to deal with only black and white.
kern = np.ones((kern_size,kern_size),np.uint8) # make a kernel for erosion based on given kernel size.
eroded = cv2.erode(img, kern, 1) # erode your image to blobbify black areas
y,x = eroded.shape # get shape of image to make a white boarder around image of 1px, to avoid problems with find contours.
return cv2.rectangle(eroded, (0,0), (x,y), (255,255,255), 1)
# finds contours of eroded image
def prep( img, kern_size = 3 ):
img = erode( img, kern_size )
retval, img = cv2.threshold(img, 200.0, 255.0, cv2.THRESH_BINARY_INV) # invert colors for findContours
return cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Find Contours of Image
# given img & number of desired blobs, returns contours of blobs.
def blobbify(img, num_of_labels, kern_size = 3, dilation_rate = 10):
prep_img, contours, hierarchy = prep( img.copy(), kern_size ) # dilate img and check current contour count.
while len(contours) > num_of_labels:
kern_size += dilation_rate # add dilation_rate to kern_size to increase the blob. Remember kern_size must always be odd.
previous = (prep_img, contours, hierarchy)
processed_img, contours, hierarchy = prep( img.copy(), kern_size ) # dilate img and check current contour count, again.
if len(contours) < num_of_labels:
return (processed_img, contours, hierarchy)
else:
return previous
# finds bounding boxes of all contours
def bounding_box(contours):
bBox = []
for curve in contours:
box = cv2.boundingRect(curve)
bBox.append(box)
return bBox
来自上述方法的结果框将在标签周围具有空间,并且如果框被应用于原始图像,则这可以包括原始设计的一部分.为了避免这种情况,可以通过新发现的盒子制作感兴趣的区域并修剪空白区域.然后保存那个roi的形状作为你的新盒子.
也许你无法知道图像中会有多少标签.如果是这种情况,那么我建议您使用侵蚀值,直到找到最适合您的情况并获得所需的斑点.
或者,您可以在删除设计后尝试在剩余内容上找到轮廓,并根据它们彼此的距离将边界框组合成一个矩形.
找到盒子后,只需使用相对于原始图像的盒子即可完成.
OpenCV 3中的场景文本检测模块
正如您对问题的评论中所提到的,在opencv 3中已经存在场景文本检测(而不是文档文本检测)的方法.我知道您无法切换版本,但对于那些具有相同问题且不受限制的人对于较旧的opencv版本,我决定将其包含在最后.可以通过简单的谷歌搜索找到场景文本检测的文档.
用于文本检测的opencv模块还带有实现tessaract的文本识别功能,tessaract是一个免费的开源文本识别模块. tessaract的垮台,以及opencv的场景文本识别模块,它不像商业应用程序那样精致,使用起来很耗时.因此降低了它的性能,但是它可以免费使用,所以它是我们在没有付钱的情况下获得的最好的,如果你想要文本识别的话.
链接：
> Documentation OpenCv
> Older Documentation
> The source code is located here, for analysis and understanding
老实说,我缺乏opencv和图像处理方面的经验和专业知识,以便提供实现文本检测模块的详细方法.与SWT算法相同.在过去的几个月里,我刚刚介绍了这些内容,但随着我的了解,我将编辑这个答案.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的使用python和opencv检测图像中的文本区域全部内容，希望文章能够帮你解决使用python和opencv检测图像中的文本区域所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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