如何使用直方图识别文本区域？

Question

我有一个样本图像，如下所示：

可能有一条或多条水平线分隔文字部分。我希望得到4块文本，看起来像：

水平线可能接近文字，外部矩形并不总是在那里。

我尝试了以下内容 - 门槛 - Erode＆amp;膨胀 - FindContours

由于水平线靠近文字，因此没有干净的方法可以侵蚀和扩张以获得线条上方和下方的文字。有时它会起作用，有时它不会取决于文本行的紧密程度。

我读到使用直方图可以识别水平线，并且始终识别文本块。有关如何做到这一点的任何指示？

Answer 1

检测hougLines - ＆gt;黑掉线 - ＆gt; Dialate。

代码

import cv2
import numpy as np;

im = cv2.imread("im.png")

im_gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(im_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

edges = cv2.Canny(im_gray,50,150,apertureSize = 3)
minLineLength = 100
maxLineGap = 100
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for line in lines:
    for x1,y1,x2,y2 in line:
        cv2.line(thresh,(x1,y1),(x2,y2),(0),5)


kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

thresh = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 10)





_,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
minArea=5000 #nothing 
for cnt in contours:
    area=cv2.contourArea(cnt)
    if(area>minArea):
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)
        cv2.drawContours(im,[box],0,(0,0,255),2)

cv2.imshow("thresh", im)
cv2.imwrite('so_result.jpg',im)
cv2.waitKey(0)

输出