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我正在尝试预处理我的图像以从中删除水平线和垂直线(某些 OCR 需要)。我得到了一些 Image Magick 代码来做同样的事情,效果很好。以下是片段:

magick convert ( img_name.jpg )    
( -clone 0 -morphology close rectangle:1x50 -negate +write tmp1.png )    
( -clone 0 -morphology close rectangle:50x1 -negate +write tmp2.png )    
( -clone 1 -clone 2 -evaluate-sequence add +write tmp3.png )
-delete 1,2     
-compose plus -composite    
result.jpg

这是从以下链接获得的(完全归功于他们):

从图像中删除所有水平和垂直线

问题是即使 Image Magick 效果很好,但在高分辨率图像上需要很长时间(这是我最常拥有的)。所以我试图将上面的代码片段转换为 Open CV Python 代码。我已经为第 1 步和第 2 步编写了部分代码。

第 1 步和第 2 步:

img = cv2.imread('img_name.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
kernel_vertical = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50))
kernel_horizontal = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50,1))

temp_1 = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_vertical)
#cv2.imwrite('temp_1.png',temp_1)

temp_2 = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_horizontal)
#cv2.imwrite('temp_2.png',temp_2)

但是,我无法执行第 3 步和第 4 步,因为我不确定评估序列运算符的确切作用。我在网上查过,但不是很明白。如果有人能够帮助我翻译剩余的步骤,我将不胜感激。

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这是 Python/OpenCV 中的等效命令。

输入:

在此处输入图像描述

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('document.png')

# do morphology to locate vertical lines and invert
kernel_vertical = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50))
temp1 = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_vertical)
temp1 = (255-temp1)

# do morphology to locate horizontal lines and invert
kernel_horizontal = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50,1))
temp2 = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_horizontal)
temp2 = (255-temp2)

# add the two temp images together
temp = cv2.add(temp1, temp2)

# add temp to img to create result
result = cv2.add(temp, img)

# write result to disk
cv2.imwrite("document_lines_removed.png", result)

# display it
cv2.imshow("temp1", temp1)
cv2.imshow("temp2", temp2)
cv2.imshow("temp", temp)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)


在此处输入图像描述

于 2019-10-31T05:53:23.170 回答