문서에서 가져온 이미지에서 테두리를 제거하는 방법 (MNIST 필기체 문자와 같은)?

Question

이렇게 상자에 쓰여진 손으로 쓴 문자를 추출하고 싶습니다.

저는 29 픽셀의 너비의 사각형을 추출하고 있습니다.이 사각형은 나에게 이런 이미지를줍니다.

올바르게 문자를 인식하기 위해, 각각의 캐릭터 이미지는 매우 깨끗합니다. 이와 같이, 나는이 일을하고 무엇

,

1. 계산 수평 및 수직 투사 모든 이미지의 .

2. 두 배열의 각 요소를 반복합니다. 투영 값이 특정 임계 값보다 큰 경우 경계를 만났음을 의미합니다. 테두리 주위의 공백을 제거합니다.

3. 그런 다음 이미지에서 윤곽을 찾습니다.

4. 등고선 영역이 특정 임계 값보다 큰 경우. 경계의 구형을 취득 해 절단합니다.

하지만 문제는 정확하지 않습니다. 경우에 따라 정상적으로 작동하지만 대부분의 경우 비참하게 실패합니다. 이

또한 투영 값이 이미지 (또는이 이미지에 가까운 화상)에 매우 특정 같이 이미지를 생성한다. 그것은 잘 일반화되지 않습니다.

이 상황에서 잘 작동하는 다른 방법이 있습니까?

코드,

char = cv2.imread(image) 
char_gray = cv2.cvtColor(char, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
char_bw = cv2.adaptiveThreshold(char_gray, 255, 
cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 9) 

(rows, cols) = char_gray.shape 

bit_not = cv2.bitwise_not(char_bw) 
proj_h = cv2.reduce(bit_nv2.REDUCE_AVG) 

proj_v = cv2.reduce(bit_not, 0, cv2.REDUCE_AVG) 

thresh_h = 200 
thresh_v = 100 

start_x, start_y, end_x, end_y = 0, 0, cols - 1, rows - 1 
#proj_h = proj_h[0] 
proj_v = proj_v[0] 

num_iter_h = cols // 8 
num_iter_v = rows // 8 

for _ in range(num_iter_h): 
    if proj_h[start_y][0] > 35: 
     start_y += 1 

for _ in range(num_iter_h): 
    if proj_h[end_y][0] > 160: 
     end_y -= 1 

for _ in range(num_iter_v): 
    if proj_v[start_x] > 15: #25: 
     start_x += 1 

for _ in range(num_iter_v): 
    if proj_v[end_x] > 125: 
     end_x -= 1 

print('processing.. %s.png' % idx) 
output_char = char[start_y:end_y, start_x:end_x] 
output_char = get_cropped_char(output_char) 
return output_char 


def get_cropped_char(img): 
    """ 
    Returns Grayscale cropped image 
    """ 

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

blur = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0) 

thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 75, 10) 
im2, cnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

contour = None 
for c in cnts: 
    area = cv2.contourArea(c) 
    if area > 100: 
     contour = c 
if contour is None: return None 
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) 
img = img[y:y+h, x:x+w] 
return img 

Answer 1

는 내가 직접 임계 후 이미지를 문자를자를 수있는 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다. 나는 morphy-op가 장면을 만들 수 있다고 믿습니다.

블록 요소가 잘 정렬되므로 블록을 분리하거나 블록 경계를 제거하기 위해 morphy-erode-op를 시도하십시오. clean 문자 이미지를 얻으면 문자 이미지를 쉽게자를 수 있습니다.

...

불쌍한 영어, 哈哈哈

---

이것은 내가 얻을 결과입니다.

자른 이미지.

단계 :

Answer 2

내가 OpenCV의 새로운 오전 (내가 비슷한 프로젝트 ... 작업입니다)하지만, 여기에 내가 경험에서 말할 수있는 것입니다. 적어도 마지막 두 부분은 깨끗한 문자를 추출 할 수 있습니다. 첫 번째 것은 숫자를 가로 지르는 선 때문에 조금 더 어려워집니다.

이미지의 회색 버전을 만들고 임계 값을 입력하고 opening/closing operations을 시도해야합니다. 그 후 각 사각형의 수평/수직선을 제거하려면 morphological transformation을 수행해야합니다. 프로그램의 버전을 시험해 보았는데 40 %의 효과가있었습니다. 나는 그것을 향상시켜야합니다 ...

그 결과, 각 번호의 경계 상자를 추출해야합니다. 그것은 어렵지 않습니다. 일부 숫자는 실패하지만 대부분 숫자가 추출됩니다. "매우 깨끗합니다"는이 단계에서 매우 어렵습니다.

더 많은 연구를 수행하십시오. 대부분의 작업을 수행하는 방법에 대한 많은 예제가 있습니다.

EDIT : 내 이미지와 비슷한 이미지가 있어야합니다. 각각 하나의 숫자 주위, 내부 사각형 보면이 같은 뭔가 작업

이 나는 ​​광산에서 얻을 것입니다 .. 더 쉽습니다. 다음 처리를 위해 쉽게 추출하고 저장할 수 있습니다.