opencv - 裁剪手写线(线分割)
opencv - cropping handwritten lines (line segmentation)
我正在尝试使用 python 和 opencv 构建一个手写识别系统。
字符的识别不是问题,而是分割。
我已经成功了:
- 将单词分割成单个字符
- 将单个句子分割成所需顺序的单词。
但是我无法在文档中分割不同的行。我尝试对轮廓进行排序(以避免线分割并仅使用分词)但它没有用。
我使用下面的代码来分割手写文档中包含的单词,但是它 returns 乱序的单词(它 returns 单词以从左到右的排序方式):
import cv2
import numpy as np
#import image
image = cv2.imread('input.jpg')
#cv2.imshow('orig',image)
#cv2.waitKey(0)
#grayscale
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)
cv2.waitKey(0)
#binary
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('second',thresh)
cv2.waitKey(0)
#dilation
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
img_dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('dilated',img_dilation)
cv2.waitKey(0)
#find contours
im2,ctrs, hier = cv2.findContours(img_dilation.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#sort contours
sorted_ctrs = sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0])
for i, ctr in enumerate(sorted_ctrs):
# Get bounding box
x, y, w, h = cv2.boundingRect(ctr)
# Getting ROI
roi = image[y:y+h, x:x+w]
# show ROI
cv2.imshow('segment no:'+str(i),roi)
cv2.rectangle(image,(x,y),( x + w, y + h ),(90,0,255),2)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('marked areas',image)
cv2.waitKey(0)
请注意,我可以在这里分割所有单词但是它们出现了order.Is有任何方法可以按从上到下的顺序对这些轮廓进行排序
或
将图像分割成单独的行,以便可以使用上面的代码将每行分割成单词?
我通过更改上面的代码得到了所需的分段:
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
我改成:
kernel = np.ones((5,100), np.uint8)
现在我得到如下输出
这也适用于线条不是完全水平的手写文本图像:
编辑:
要从单词中提取单个字符,请执行以下操作:
使用如下代码调整包含单词的轮廓。
im = cv2.resize(image,None,fx=4, fy=4, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
应用与线分割相同的轮廓检测过程,但内核大小为 (5,5),即:
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
img_dilation = cv2.dilate(im_th, kernel, iterations=1)
我正在尝试使用 python 和 opencv 构建一个手写识别系统。 字符的识别不是问题,而是分割。 我已经成功了:
- 将单词分割成单个字符
- 将单个句子分割成所需顺序的单词。
但是我无法在文档中分割不同的行。我尝试对轮廓进行排序(以避免线分割并仅使用分词)但它没有用。 我使用下面的代码来分割手写文档中包含的单词,但是它 returns 乱序的单词(它 returns 单词以从左到右的排序方式):
import cv2
import numpy as np
#import image
image = cv2.imread('input.jpg')
#cv2.imshow('orig',image)
#cv2.waitKey(0)
#grayscale
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)
cv2.waitKey(0)
#binary
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('second',thresh)
cv2.waitKey(0)
#dilation
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
img_dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('dilated',img_dilation)
cv2.waitKey(0)
#find contours
im2,ctrs, hier = cv2.findContours(img_dilation.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#sort contours
sorted_ctrs = sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0])
for i, ctr in enumerate(sorted_ctrs):
# Get bounding box
x, y, w, h = cv2.boundingRect(ctr)
# Getting ROI
roi = image[y:y+h, x:x+w]
# show ROI
cv2.imshow('segment no:'+str(i),roi)
cv2.rectangle(image,(x,y),( x + w, y + h ),(90,0,255),2)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('marked areas',image)
cv2.waitKey(0)
请注意,我可以在这里分割所有单词但是它们出现了order.Is有任何方法可以按从上到下的顺序对这些轮廓进行排序
或
将图像分割成单独的行,以便可以使用上面的代码将每行分割成单词?
我通过更改上面的代码得到了所需的分段:
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
我改成:
kernel = np.ones((5,100), np.uint8)
现在我得到如下输出
编辑: 要从单词中提取单个字符,请执行以下操作:
使用如下代码调整包含单词的轮廓。
im = cv2.resize(image,None,fx=4, fy=4, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
应用与线分割相同的轮廓检测过程,但内核大小为 (5,5),即:
kernel = np.ones((5,5), np.uint8) img_dilation = cv2.dilate(im_th, kernel, iterations=1)