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假设您有以下图像:

例子:

现在我想将每个独立的字母提取到单独的图像中。目前,我已经恢复了轮廓,然后绘制了一个边界框,在本例中为角色a

字符“a”的边界框

在此之后,我想提取每个框(在本例中为 letter a)并将其保存到图像文件中。

预期结果:

结果

到目前为止,这是我的代码:

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('abcd.png')
im[im == 255] = 1
im[im == 0] = 255
im[im == 1] = 0
im2 = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(im2,127,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for i in range(0, len(contours)):
    if (i % 2 == 0):
       cnt = contours[i]
       #mask = np.zeros(im2.shape,np.uint8)
       #cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
       x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
       cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
       cv2.imshow('Features', im)
       cv2.imwrite(str(i)+'.png', im)

cv2.destroyAllWindows()

提前致谢。

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2 回答 2

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下面会给你一封信

letter = im[y:y+h,x:x+w]
于 2012-12-15T00:00:45.393 回答
2

这是一种方法:

  • 将图像转换为灰度
  • 获得二值图像的 Otsu 阈值
  • 寻找轮廓
  • 使用 Numpy 切片遍历轮廓并提取 ROI

找到轮廓后,我们cv2.boundingRect()用来获取每个字母的边界矩形坐标。

x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

为了提取 ROI,我们使用 Numpy 切片

ROI = image[y:y+h, x:x+w]

由于我们有边界矩形坐标,我们可以绘制绿色边界框

cv2.rectangle(copy,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12),2)

这是检测到的字母

在此处输入图像描述

这是每个保存的字母 ROI

在此处输入图像描述

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
copy = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)[1]

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

ROI_number = 0
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    ROI = image[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
    cv2.rectangle(copy,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12),2)
    ROI_number += 1

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('copy', copy)
cv2.waitKey()
于 2019-10-01T04:04:26.107 回答