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我正在使用 MSER 来识别 MSER 中的文本区域。我正在使用以下代码提取区域并将它们保存为图像。目前,每个识别区域都保存为单独的图像。但是,我想合并属于合并为单个图像的一行文本的区域。
import cv2
img = cv2.imread('newF.png')
mser = cv2.MSER_create()
img = cv2.resize(img, (img.shape[1]*2, img.shape[0]*2))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
vis = img.copy()
regions = mser.detectRegions(gray)
hulls = [cv2.convexHull(p.reshape(-1, 1, 2)) for p in regions[0]]
cv2.polylines(vis, hulls, 1, (0,255,0))
如何将属于同一行的图像拼接在一起?我得到的逻辑将主要基于一些启发式方法来识别具有附近 y 坐标的区域。
但是如何在 OpenCV 中合并这些区域。因为我是 openCV 的新手,所以我错过了这一点。任何帮助将不胜感激。
最佳答案
如果您特别注重使用 MSER,那么,正如您所提到的,可以使用将区域与附近的 y 坐标相结合的试探法。以下方法可能效率不高,我会尝试对其进行优化,但它可能会让您了解如何解决问题。
首先,让我们绘制由 MSER 确定的所有 bboxes:
coordinates, bboxes = mser.detectRegions(gray)
for bbox in bboxes:
x, y, w, h = bbox
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
现在,从 bboxes 可以明显看出,高度变化很大,即使在一行中也是如此。因此,为了将边界 bbox 聚类在一行中,我们必须想出一个间隔。我想不出万无一失的办法,所以我选择了给定 bbox 的所有高度中值的一半,这对给定的情况很有效。
bboxes_list = list()
heights = list()
for bbox in bboxes:
x, y, w, h = bbox
bboxes_list.append([x, y, x + w, y + h]) # Create list of bounding boxes, with each bbox containing the left-top and right-bottom coordinates
heights.append(h)
heights = sorted(heights) # Sort heights
median_height = heights[len(heights) / 2] / 2 # Find half of the median height
现在,要对边界框进行分组,给定 y 坐标的特定间隔(此处为中值高度),我正在修改我曾经在 stackoverflow 上找到的片段(我将添加一次源我找到它了 )。此函数接受一个列表以及一个特定间隔作为输入,并返回一个组列表,其中每个组包含其 y 坐标的绝对差小于或等于间隔的边界框。请注意,可迭代/列表需要根据 y 坐标进行排序。
def grouper(iterable, interval=2):
prev = None
group = []
for item in iterable:
if not prev or abs(item[1] - prev[1]) <= interval:
group.append(item)
else:
yield group
group = [item]
prev = item
if group:
yield group
因此,在对边界框进行分组之前,需要根据 y 坐标对它们进行排序。分组后,我们遍历每个组,并确定绘制一个覆盖给定组中所有边界框的边界框所需的最小 x 坐标、最小 y 坐标、最大 x 坐标和最大 y 坐标。
bboxes_list = sorted(bbox_mod, key=lambda k: k[1]) # Sort the bounding boxes based on y1 coordinate ( y of the left-top coordinate )
combined_bboxes = grouper(bboxes_list, median_height) # Group the bounding boxes
for group in combined_bboxes:
x_min = min(group, key=lambda k: k[0])[0] # Find min of x1
x_max = max(group, key=lambda k: k[2])[2] # Find max of x2
y_min = min(group, key=lambda k: k[1])[1] # Find min of y1
y_max = max(group, key=lambda k: k[3])[3] # Find max of y2
cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
最终结果图像 -
再次,我想重申一个事实,即它们可能是进一步优化此方法的方法。目标是让您了解如何解决此类问题。
关于python - 合并 MSER 中的区域以识别 OCR 中的文本行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48615935/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!