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我正在尝试通过将光栅化 PDF 转换为 PNG 格式然后使用 OpenCV 分析图像来检测光栅化 PDF 上的 CText 字段。

到目前为止，我已经能够使用以下代码生成一组相对准确的角：

image = cv2.imread(img_filename)
# add 10px border padding (white)
image = cv2.copyMakeBorder(image, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255])
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = np.float32(gray)
corners = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.1)

cond = corners>0.0001*corners.max()
image[cond] = [0,0,255]
cv2.imshow('dst', image)
cv2.waitKey(0)

这是我的输入： https://gyazo.com/88123222a2fdc9afc9b8bc038a1bda3e

这是输出： https://gyazo.com/205b857ded03669f625d664965566b30

我希望能够从这组点中计算出哪些点是矩形的一部分。这将涉及检查每个角点是否存在其他三个角点：

  1. 同一行中的一个点（大约），但不同的列
  2. 同一列中的一个点（大约），但不同的行
  3. 上面 (1) 中的列和上面 (2) 中的行的点

目标是生成一组矩形，其中不包含任何 [显着] 数量的角点，除非这些角点本身属于一个矩形（在每个内部矩形的边界矩形的情况下，例如。 )

在 OpenCV 中执行此操作的最有效方法是什么？

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