python - 如何使用直方图识别文本区域？

Question

我有一个示例图片，如下所示:

可能有一条或多条水平线分隔文本部分。我希望获得 4 block 文本，如下所示:

水平线可能靠近文本，外部矩形并不总是存在。

我试过以下- 临界点- 侵 eclipse 和扩张- 查找轮廓

由于水平线靠近文本，因此没有干净的方法来侵 eclipse 和膨胀以获得水平线上方和下方的文本。有时有效，有时无效，这取决于线条与文本的接近程度。

我读到使用直方图可以识别水平线，并且始终一致地识别文本 block 。关于如何做到这一点的任何指示？

Answer 1

Detect hougLines -> Black Out the Lines -> Dialate 。

代码

import cv2
import numpy as np;

im = cv2.imread("im.png")

im_gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(im_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

edges = cv2.Canny(im_gray,50,150,apertureSize = 3)
minLineLength = 100
maxLineGap = 100
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for line in lines:
    for x1,y1,x2,y2 in line:
        cv2.line(thresh,(x1,y1),(x2,y2),(0),5)


kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

thresh = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 10)





_,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
minArea=5000 #nothing 
for cnt in contours:
    area=cv2.contourArea(cnt)
    if(area>minArea):
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)
        cv2.drawContours(im,[box],0,(0,0,255),2)

cv2.imshow("thresh", im)
cv2.imwrite('so_result.jpg',im)
cv2.waitKey(0)

输出