python - 如何使用 Python OpenCV 将图像裁剪为仅文本部分？

Question

我想裁剪图像以仅提取文本部分。有数千个不同大小的坐标，因此我无法对坐标进行硬编码。我正在尝试删除左侧和底部不需要的线条。我怎样才能做到这一点？

<表类=“s-表”><标题>原始预期 <正文>

Answer 1

通过查找图像中的所有非零点来确定最小跨度边界框。最后，使用此边界框裁剪图像。在这里查找轮廓非常耗时且不必要，特别是因为您的文本是轴对齐的。您可以通过组合 cv2.findNonZero 和 cv2.boundingRect 来实现您的目标。

希望这会起作用! :

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread(r"W430Q.png")
  # Read in the image and convert to grayscale
img = img[:-20, :-20]  # Perform pre-cropping
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = 255*(gray < 50).astype(np.uint8)  # To invert the text to white
gray = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, np.ones(
    (2, 2), dtype=np.uint8))  # Perform noise filtering
coords = cv2.findNonZero(gray)  # Find all non-zero points (text)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(coords)  # Find minimum spanning bounding box
# Crop the image - note we do this on the original image
rect = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow("Cropped", rect)  # Show it
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的第四行代码中，我将阈值设置为低于 50，以使深色文本变为白色。但是，由于这会输出二进制图像，因此我将其转换为 uint8，然后缩放 255。文本实际上已反转。

然后，使用cv2.findNonZero，我们发现该图像的所有非零位置。然后，我们将其传递给cv2.boundingRect，它返回顶部- 边界框的左角及其宽度和高度。最后，我们可以利用它来裁剪图像。这是在原始图像上完成的，而不是反转版本。