我有一个小项目，我想用它来玩计算机视觉。我扫描了一份文档，其中有一些单词被圈出，或者更具体地说，被 2 条平行水平线包围，每一端由曲线连接。类似于小学生使用的单词搜索工作表，但线条更简洁且只有水平。
目标是提取带圆圈的位，然后仅将这些部分传递给 OCR 过程以获取带圆圈的文本。
我之前使用一些打包的 haar 级联来使用 opencv 进行面部识别。类似的方法是否适用于简单的形状，或者 OpenCV 中是否有较低级别的方法可以很好地工作？
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如果线条始终采用相同（或相似）颜色，您可以使用inRange函数仅获取线条。然后使用findContours函数找到所有圆圈区域的轮廓，然后用白色像素填充它们，然后对该图像和原始图像进行按位和运算。结果，您将只获得带圆圈的区域（包括线条 - 如果您想避免这种情况，请尝试使用用户侵蚀和扩张功能）。
我之前使用一些打包的 haar 级联来使用 opencv 进行面部识别。类似的方法是否适用于简单的形状，或者 OpenCV 中是否有较低级别的方法可以很好地工作？
我认为可以创建 Haar cascade 来找到圆圈区域，但是：
- 你会得到矩形，所以如果文本不是完全水平或完全垂直，你会得到很多额外的（和无用的）像素/字母
- 我的和 Gavinb 的解决方案都可能更快、更简单、更精确
于 2013-03-29T02:29:35.210 回答
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用于检测图像中线条的一种很好、简单的方法是霍夫变换。它基本上充当线路参数的累积缓冲区。这应该能够相当容易地检测到您的长平行线，并通过阈值区分它们和字母。然后您可以遍历这些线条并从平行对中提取一个区域来分割字母。
于 2013-03-29T01:43:10.573 回答