二進制後創建可讀的詞

我正在使用Python的opencv來清理圖像，使之可讀取tesseract。我有一個黑白圖像，經過自適應閾值處理後，它看起來不夠好。有很多紙張噪音，字母不那麼幹淨。我該如何解決它？二進制後創建可讀的詞

adaptiveThreshold方法：

源

cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

：

adaptiveThreshold後：

還我試圖腐蝕和膨脹：

個

kernel = np.ones((2,2), np.uint8) 
e = cv2.erode(roi_sharpen, kernel, iterations=1)) 
d = cv2.dilate(roi_sharpen, kernel, iterations=1))

結果：

來源

2016-07-19 Piotr Sobolewski

您可以在二值化之前或之後應用噪聲過濾（例如高斯濾波器）。您也可以使用邊緣檢測濾鏡（例如Canny）而不是自適應閾值來提取邊緣。 –

我試過了。但更糟的是：/ –

errode和dilate的組合可能會訣竅 –

既然你注意到有大量的噪音，它總是一個好主意，嘗試一些平滑的圖像。

例如，您可以應用高斯濾波器對原始圖像

smooth_img = cv.GaussianBlur(img, (5, 5), 0, 0) 
bin_img = cv.adaptiveThreshold(smooth_img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)

我試過幾個內核的大小，似乎5×5內核給了最好的結果在這個例子中

如果您不喜歡圖像中的小點，可以進一步應用中值濾鏡將其去除

clean_img = cv.medianBlur(bin_img, 3)

你會得到

也有很多參數調整爲正方體的也一樣，如果你沒有得到滿意的結果，你可能會想嘗試一些不同的正方體設置。

來源

2016-07-19 16:49:29 cxyzs7

不錯！謝謝您的回答。這很有幫助。 –

二進制後創建可讀的詞

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