如何使用python在Image中查找字母

Question

我有一个图像，其中包含一些手写的米值，我想找到字母m的位置，所以我可以裁剪它并只留下数字。

这是一个例子：

原始图片：输入图片如下所示，实际上这是我能得到的最好的手写输入，通常情况会更糟。

训练图像：我有一个m字母的列表，从我手写的不同图像中剪下来。

结果图片：我想要的结果

我已经尝试过使用opencv模板匹配功能，但它没有工作，也发现了这个github，但它也使用了模板匹配。 我想知道是否还有其他方法可以解决这个问题。

Answer 1

似乎这封信总是在数字的末尾。如果这是真的，您可以采用更简单的方法：

1. 查找所有轮廓;



1. 创建边界框列表（即每个轮廓一个框）;



1. 确定哪一个是最右边的边界框;



1. 使用所有其他框的（x，y，width，height）信息创建投资回报率并仅裁剪数字;



Python 2.7和OpenCV 2.4的源代码：

import cv2

### load input image and convert it to grayscale
img = cv2.imread("input.png")
print("img shape=", img.shape)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#### extract all contours
_, contours, _  = cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# debug: draw all contours
#cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
#cv2.imwrite("all_contours.jpg", img)

#### create one bounding box for every contour found
bb_list = []
for c in contours:  
    bb = cv2.boundingRect(c)
    # save all boxes except the one that has the exact dimensions of the image (x, y, width, height)
    if (bb[0] == 0 and bb[1] == 0 and bb[2] == img.shape[1] and bb[3] == img.shape[0]):
        continue
    bb_list.append(bb)

# debug: draw boxes
#img_boxes = img.copy()
#for bb in bb_list:
#   x,y,w,h = bb
#   cv2.rectangle(img_boxes, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
#cv2.imwrite("boxes.jpg", img_boxes)    

#### sort bounding boxes by the X value: first item is the left-most box
bb_list.sort(key=lambda x:x[0])

# debug: draw the last box of the list (letter M)
#print("letter M @ ", bb_list[-1])
#x,y,w,h = bb_list[-1]
#cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
#cv2.imwrite("last_contour.jpg", img)

### remove the last item from the list, i.e. remove box for letter M
bb_list = bb_list[:-1]

### and now the fun part: create one large bounding box to rule them all
x_start, _, _, _ = bb_list[0]
x_end, _, w_end, _ = bb_list[-1]

x = x_start
w = (x_end + w_end) - x_start

bb_list.sort(key=lambda y:y[1]) # sort by Y value: the first item has the smallest Y value 
_, y, _, _ = bb_list[0]

bb_list.sort(key=lambda y:y[3]) # sort by Height value: the last item has the largest Height value 
_, _, _, h = bb_list[-1]

print("x=", x, "y=", y, "w=", w, "h=", h)

# debug: draw the final region of interest
roi_img = img.copy()
cv2.rectangle(roi_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("roi.jpg", roi_img)

# crop to the roi
crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite("crop.jpg", crop_img)

Answer 2

如何计算连续点集，并删除最后一个＆＃34;到右边＆＃34;在图像的坐标？那将摆脱m字母

通常，read this to get the idea behind : Connected-component labeling

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