cv2.MORPH_CLOSE 将字母连接在一起

Question

我正在使用 Opencv 对图像进行一些形态学操作：但是当我检测到它的轮廓时，它将一些字母连接在一起会产生问题。例如：

我可以用我的代码做一些调整来解决这个问题，还是我必须以不同的方式来解决这个问题？（但它必须是一个关闭算法或函数，因为它对预处理非常有帮助）。

我使用的代码如下：

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

Answer 1

这是可行的解决方案：

  import numpy as np
  import cv2
  from matplotlib import pyplot as plt

  I = cv2.imread('/home/smile/Downloads/words.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

  _,It = cv2.threshold(I,0.,255,cv2.THRESH_OTSU)
  It = cv2.bitwise_not(It)
  _,labels = cv2.connectedComponents(I)

  result = np.zeros((I.shape[0],I.shape[1],3),np.uint8)

  for i in range(labels.min(),labels.max()+1):
     mask = cv2.compare(labels,i,cv2.CMP_EQ)

     _,ctrs,_ = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

     result = cv2.drawContours(result,ctrs,-1,(0xFF,0,0))

  plt.figure()
  plt.imshow(result)    
  plt.axis('off')

在前两个步骤中，对图像进行二值化和反转，以使字母显示为白色而不是黑色。

_,It = cv2.threshold(I,0.,255,cv2.THRESH_OTSU)
It = cv2.bitwise_not(It)

然后在下一步中每个字母成为一个标记区域。

_,labels = cv2.connectedComponents(I)

最后一步是针对每个标签值在图像中找到与其对应的区域，处理该区域的外部轮廓并在输出图像中"draw"。

result = np.zeros((I.shape[0],I.shape[1],3),np.uint8)

for i in range(labels.min(),labels.max()+1):
   mask = cv2.compare(labels,i,cv2.CMP_EQ)

   _,ctrs,_ = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

   result = cv2.drawContours(result,ctrs,-1,(0xFF,0,0)

希望对您有所帮助。

cv2.MORPH_CLOSE 将字母连接在一起

cv2.MORPH_CLOSE joining letters together

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