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我想获取下一页上首字母(“H”)周围框的坐标(以及与其他首字母类似的框,因此 opencv 模板匹配不是一个选项):
正在关注 this教程,我尝试用 opencv contours 解决问题:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
page = "image.jpg"
# read the image
image = cv2.imread(page)
# convert to RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# create a binary thresholded image
_, binary = cv2.threshold(gray, 0,150,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# find the contours from the thresholded image
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# draw all contours
image = cv2.drawContours(image, contours, 3, (0, 255, 0), 2)
plt.savefig("result.png")
结果当然不是我想要的:
有谁知道可以为我的任务提供简单解决方案的可行算法(可能还有其实现)?
最佳答案
您可以通过过滤轮廓找到目标区域。现在,您至少可以使用两个过滤条件。一种是按区域
过滤 - 也就是说,丢弃太小 和太大 轮廓,直到获得您正在寻找的轮廓。另一种是通过计算每个轮廓的范围
。 extent
是轮廓区域与其边界矩形区域的比率。您正在寻找类似方形的轮廓,因此它的 extent
应该接近 1.0
。
让我们看一下代码:
# imports:
import cv2
import numpy as np
# Reading an image in default mode:
inputImage = cv2.imread(path + fileName)
# Deep copy for results:
inputImageCopy = inputImage.copy()
# Convert RGB to grayscale:
grayscaleImage = cv2.cvtColor(inputImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Get binary image via Otsu:
_, binaryImage = cv2.threshold(grayscaleImage, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
代码的第一部分为您提供了一个二值图像,您可以将其用作计算轮廓的掩码:
现在,让我们过滤轮廓。让我们首先使用 area
方法。您需要定义一个最小面积
和最大面积
的范围,以过滤掉不在此范围内的所有内容。我启发式确定了从 30000
像素到 150000
像素的区域范围:
# Find the contours on the binary image:
contours, hierarchy = cv2.findContours(binaryImage, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Look for the outer bounding boxes (no children):
for _, c in enumerate(contours):
# Get blob area:
currentArea = cv2.contourArea(c)
print("Contour Area: "+str(currentArea))
# Set an area range:
minArea = 30000
maxArea = 150000
if minArea < currentArea < maxArea:
# Get the contour's bounding rectangle:
boundRect = cv2.boundingRect(c)
# Get the dimensions of the bounding rect:
rectX = boundRect[0]
rectY = boundRect[1]
rectWidth = boundRect[2]
rectHeight = boundRect[3]
# Set bounding rect:
color = (0, 0, 255)
cv2.rectangle( inputImageCopy, (int(rectX), int(rectY)),
(int(rectX + rectWidth), int(rectY + rectHeight)), color, 2 )
cv2.imshow("Rectangles", inputImageCopy)
cv2.waitKey(0)
成功过滤区域后,您可以使用 cv2.boundingRect
计算轮廓的 bounding rectangle
。您可以检索边界矩形的 x
、y
(左上角)坐标及其 width
和 height
。之后,只需在原始输入的深拷贝上绘制矩形。
现在,让我们看看第二个选项,使用轮廓的范围
。 for
循环修改如下:
# Look for the outer bounding boxes (no children):
for _, c in enumerate(contours):
# Get blob area:
currentArea = cv2.contourArea(c)
# Get the contour's bounding rectangle:
boundRect = cv2.boundingRect(c)
# Get the dimensions of the bounding rect:
rectX = boundRect[0]
rectY = boundRect[1]
rectWidth = boundRect[2]
rectHeight = boundRect[3]
# Calculate extent:
extent = float(currentArea)/(rectWidth *rectHeight)
print("Extent: " + str(extent))
# Set the extent filter, look for an extent close to 1.0:
delta = abs(1.0 - extent)
epsilon = 0.1
if delta < epsilon:
# Set bounding rect:
color = (0, 0, 255)
cv2.rectangle( inputImageCopy, (int(rectX), int(rectY)),
(int(rectX + rectWidth), int(rectY + rectHeight)), color, 2 )
cv2.imshow("Rectangles", inputImageCopy)
cv2.waitKey(0)
两种方法都会产生这样的结果:
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