今天上午,朋友发来一张图片如下。没错,这就是原图,他希望可以通过一些简单的算法将图中这条穿过单词间的直线去掉,使得到的结果能够通过他的文字识别算法并得出正确结果——The Techniques of Machine Vision。
乍一看这似乎挺简单,(1)将图像二值化;(2)找出这条直线;(3)将直线区域填成背景色(即白色);(4)再通过膨胀、腐蚀等操作将单词缺失的部分给补全。以上4步似乎可以满足要求,但测试发现,效果不尽人意。
一、按上述方法实现过程
二值化结果如图1.1所示,可以看到图像并不标准,直线粗细也不一,我们尝试用霍夫变换找一下直线,代码如下
void findLines(IplImage* raw, IplImage* dst) { IplImage* src = cvCloneImage(raw); IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCanny(src, canny, 20, 200, 3); CvMemStorage* stor = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* lines = NULL; lines = cvHoughLines2(canny, stor, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 80, 200, 30); cvZero(dst); CvPoint maxStart, maxEnd; int maxDistance = 0; for (int i = 0; i < lines->total; i++) { CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i); if (abs(line[0].x - line[1].x) > maxDistance) { maxDistance = abs(line[0].x - line[1].x); maxStart = line[0]; maxEnd = line[1]; } } cvLine(dst, maxStart, maxEnd, cvScalar(255), 1); cvReleaseImage(&src); cvReleaseMemStorage(&stor); }
简要解释一下这段代码。函数的功能是在输入图像中找出一条直线,输入的图像是灰度图raw,返回值为dst,返回值是以图片的形式,将找到的直线画上图中。
函数lines = cvHoughLines2(canny, stor, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 80, 200, 30);的参数表明,要求直线长度在200个像素以上,且两条在同一直线上的线段,如果相隔不到30个像素,就把它们连起来【注:图片尺寸为1066×148】。对于找到的多条直线,认为最长的一条是我们要找的那条。找距离时用了abs(line[0].x - line[1].x);是不严格的,严格来讲应该是
sqrt((line[0].x - line[1].x)*(line[0].x - line[1].x)+(line[0].y - line[1].y)*(line[0].x - line[1].x))
不过图中的直线接近水平,这里就简化一下啦。
所以将运行这段代码后,返回的图片dst应该是这样子的
图1.2中直线的粗线可以通过改变cvLine(dst, maxStart, maxEnd, cvScalar(255), 1);最后一个参数来调整,这里用的是1。
接下来步骤就是在二值化图(图1.1)中去掉这条线,代码如下:
void eraseLine(IplImage* src, IplImage* flag) {// flag为图1.2所示的图片,src为图1.1所示的二值化图片 for (int row = 0; row < src->height; row++) for (int col = 0; col < src->width; col++) { // 如果在白色线段上,则将二值化图片填为白色 if (cvGet2D(flag, row, col).val[0] == 255) cvSet2D(src, row, col, cvScalar(255)); } }
当直线的宽度分别为2、3个像素时,二值化图去掉直线后的效果如下
可以看到,效果很差,如果要膨胀(黑色部分减小),单词下边部分都会消失了,直接腐蚀(黑色部分增大),线又不能完全去掉。
后来,我采用的办法是,对图1.3重新找一次直线(减去一次直线后,中间还残留一部分短些的直线),再减掉,再找再减掉。后面再对图像进行腐蚀(黑色部分增长)。最终效果最好这就如下图所示
但这种方法用时长、针对不同的直线,找直线-减直线 的重复次数还不一样,不具有可移植性。而且啊,这个图片识别出来的结果是
The Technique_sJ_otMachine Vision
所以需要采用新的办法来解决这个问题。
二、新的办法
源代码如下
#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std; /* 函数功能:在输入图像中找一条直线 输入输出:输入的图像是灰度图raw,返回值为dst,返回值是一条白色的线 lines = cvHoughLines2(canny, stor, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 80, 200, 30); 参数中的200是指要找的直线长度要在200个像素以上; 参数中的30指的是两条在同一直线上的线段,如果相隔不到30,则把它们连起来 */ void findLines(IplImage* raw, IplImage* dst) { IplImage* src = cvCloneImage(raw); // clone the input image IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); // create a tmp image head to save gradient image cvCanny(src, canny, 20, 200, 3); // Generate its gradient image CvMemStorage* stor = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* lines = NULL; // find a line whose length bigger than 200 pixels lines = cvHoughLines2(canny, stor, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 80, 200, 30); cvZero(dst); CvPoint maxStart, maxEnd; // save the coordinate of the head and rear of the line we want int maxDistance = 0; // The maximum distance of all lines found by [cvHoughLines2] for (int i = 0; i < lines->total; i++) // lines->total: the number of lines { // variable 'lines' is a sequence, [cvGetSeqElem] gets the (i)th line, and it returns its head and rear. CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i); // line[0] and line[1] is respectively the line's coordinate of its head and rear if (abs(line[0].x - line[1].x) > maxDistance) {/* It's a trick because the line is almost horizontal. strictly, it should be sqrt((line[0].x - line[1].x)*(line[0].x - line[1].x)+(line[0].y - line[1].y)*(line[0].x - line[1].x)) */ maxDistance = abs(line[0].x - line[1].x); maxStart = line[0]; maxEnd = line[1]; } } cvLine(dst, maxStart, maxEnd, cvScalar(255), 1); // draw the white line[cvScalar(255)] in a black background cvReleaseImage(&src); // free the memory cvReleaseMemStorage(&stor); } /* 函数功能:擦除面积小于【15个像素】的小块儿 输入输出:无返回值,直接对输入的图像进行操作 */ void erase(IplImage* raw) { IplImage* src = cvCloneImage(raw); /*Binarization and inverse the black and white because the function next only find white area while the word in image is black.*/ cvThreshold(src, src, 120, 255, CV_THRESH_BINARY_INV); // create some space to save the white areas but we access it via variable 'cont' CvMemStorage* stor = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* cont; cvFindContours(src, stor, &cont, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL); // find the white regions for (; cont; cont = cont->h_next) // Traversal { if (fabs(cvContourArea(cont)) < 15) // if its Area smaller than 15, we fill it with white[cvScalar(255)] cvDrawContours(raw, cont, cvScalar(255), cvScalar(255), 0, CV_FILLED, 8); } cvReleaseImage(&src); } int main() { IplImage* src = cvLoadImage("D:/test.png"); cvNamedWindow("原图", 1); cvShowImage("原图", src); IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage* binary = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY); cvThreshold(gray, binary, 120, 255, CV_THRESH_OTSU); findLines(gray, dst); cvNamedWindow("dst", 1); cvShowImage("dst", dst); for (int row = 0; row < binary->height; row++) for (int col = 0; col < binary->width; col++) { if (cvGet2D(dst, row, col).val[0] == 255) { int up = 0, down = 0; int white = 0; for (int i = row; i >= 0; i--) { if (cvGet2D(binary, i, col).val[0] == 0) { up++; white = 0; } else white++; if(white > 2) break; } white = 0; for (int i = row; i < binary->height; i++) { if (cvGet2D(binary, i, col).val[0] == 0) { down++; white = 0; } else white++; if (white > 2) break; } if (up + down < 8) { for (int i = -up; i <= down; i++) cvSet2D(binary, row + i, col, cvScalar(255)); } } } cvNamedWindow("结果", 1); cvShowImage("结果", binary); erase(binary); //cvDilate(binary, binary, NULL, 1); cvErode(binary, binary, NULL, 1); cvNamedWindow("膨胀腐蚀", 1); cvShowImage("膨胀腐蚀", binary); cvSaveImage("D:/result.png", binary); cvReleaseImage(&src); cvReleaseImage(&canny); cvReleaseImage(&gray); cvReleaseImage(&dst); cvReleaseImage(&binary); cvWaitKey(0); return 0; }
这个方法很简单的,就是在找到直线(直线宽度为1)后,沿着直线从左到右对二值化图进行上下扫描,如果这个直线的宽度(黑色的宽度)小于8个像素,则认为它只是直线,而不是文字的一部分,那么将它填成白色;反之,对于直线是文字的一部分这种情况,则不对它进行任何操作。
这样得到的结果如下图2.1所示
当然这个结果有点差强人意,如果你有更好的想法,请在下面留言,我们交流交流。
以上这篇使用openCV去除文字中乱入的线条实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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