자르기 선을 감지 한 자동 자르기 이미지

나는 카메라로 일부 티켓의 사진을 캡처하고 그 중 일부만 OCR 인식하는 Android 앱인 프로젝트를 진행 중이다. 이전에 이미지 처리 경험이 없었지만 안드로이드 응용 프로그램의 RAM 한계가 크기 때문에 까다로운 방법이어야합니다.자르기 선을 감지 한 자동 자르기 이미지

이미지를 게시하기에 충분한 평판 포인트가 없어서 URL을 제공합니다. 다음은

, 나는 어떤 처리하기 전에 이미지를 첨부 :

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내 목표는 최종 이미지가 이것처럼 보일 수 있도록 자동으로 이러한 선 (---)을 감지하고 잘라하는 것입니다

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더 많은 것은 - 오픈 소스를 유지하고 사진을 외부 이미지 처리 서비스에 보내지 않고 수행하는 것이 중요합니다.

출처

2013-10-29 Maciej Dobrowolski

Hough Transform을 사용하여 회선을 찾을 수 있습니다. OpenCV는 implementation이며 오픈 소스이며 Android에서 작동합니다.

HoughLineP은 라인 세그먼트를 찾기위한 HoughTransform의 매우 효율적인 버전입니다.

출처

2013-10-29 15:02:55 Mailerdaimon

Olena 확실히 갈 방법입니다. 일반적인 이미지 처리 라이브러리이지만 재미있는 부분은 Scribo라는 모듈입니다.

Scribo 텍스트 및/또는 이미지 영역을 추출하기 위해 그림에 대한 문서 분석을 수행하고 선택적으로 인식을 위해 텍스트 영역을 tesseract로 보냅니다.

안드로이드에 대한 실행 가능 여부는 내가 알 수없는 것입니다. 필자는 OSX 및 Linux 시스템에서이 기능을 시험해 보았습니다.

출처

2013-10-29 23:33:28 rgeorgy

나는 문제가 모든 텍스트를 인식하고 스 니펫이 요청하지 않는다고 생각한다. 그러나 당신은 틀림없이 전체적으로 훨씬 더 쉬운 이미지보다는 텍스트를 확실하게 필터링 할 수 있습니다! – Mailerdaimon

@Mailerdaimon 텍스트 처리가 훨씬 쉽지만 모바일 장치에서 실행되는 Android 애플리케이션이므로 전체 이미지를 인식 할 수는 없습니다. –

이 정보를 질문에 추가 할 수 있습니다. 내 답변에서 제안한 것처럼 OpenCV를 사용할 수 있습니다. HoughLine 탐지 [HoughLinesP] (http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=houghlinesp#houghlinesp)의 구현은 매우 효율적입니다. 하지만 난 그런 식으로 전처리하여 전산 부하를 많이 절약 할 수 있는지 모르겠다. – Mailerdaimon

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