python - 使用 OpenCv 检测图像上的文本并计算使用的面积

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我想检测文本 block 在图像上使用的区域的百分比。这个想法是拒绝包含超过 40% 文本的图像。我看到一篇关于检测文本的内容非常丰富且详细的帖子here 。该链接正在使用 C++。我想我可以想到在 python 中使用它。

但是，我不确定测量其使用面积百分比的最佳方法是什么。我们可以使用类似的实现吗？我刚刚开始使用简历。

我使用 python 获取如下文本。这是我从在线论坛找到的有效代码。

import cv2

def captch_ex(file_name):
    img = cv2.imread(file_name)
    img_final = cv2.imread(file_name)
    img2gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    image_final = cv2.bitwise_and(img2gray, img2gray, mask=mask)
    ret, new_img = cv2.threshold(image_final, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) 



    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3)) 
    dilated = cv2.dilate(new_img, kernel, iterations=9)  

    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    for contour in contours:

        [x, y, w, h] = cv2.boundingRect(contour)


        if w < 35 and h < 35:
            continue

        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), 2)


    cv2.imshow('captcha_result', img)
    cv2.waitKey()

file_name = 'my_image.jpg'
captch_ex(file_name)

但是，我该如何进一步进行？

Answer 1

一个好的起点是

1. 计算边界框的总面积 (w*h)。这对应于被文本覆盖的图像的总面积。

2. 将其与图像中的像素总数(行*列)进行比较

请注意，该值并不准确，因为可能存在不同的字体大小和行距。要确定 40% 的图像被文本覆盖的确切边距，您应该通过挑选几张大约 40% 被文本覆盖的图像来找到阈值，无论是高于还是低于人类识别的该数量。