大黑字母的自适应阈值处理

Question

我有一个既有大写字母又有小写字母的文档，并且正在对其应用自适应阈值处理。

cvtColor(mbgra, dst, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(dst, dst, Size(11, 11), 0);
adaptiveThreshold(dst, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 3);

算法效果很好，但是对于大的黑色字母，我有一个小问题，因为它像这样从内部变成空心的

原始图像的字母以黑色填充

问题是如何使那些字母像原始图像一样用黑色填充，而又不增加过滤器的块大小，因为这对于小字母来说效果不好！

当然欢迎任何想法或建议！

Answer 1

以下代码：

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

image = cv2.imread("FYROJ.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 3)

im_contours, contours, hier = cv2.findContours(thresh, mode=cv2.RETR_TREE, method=cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
hier = hier[0]
kept_contours = [contour for idx, contour in enumerate(contours) if hier[idx][2] >= 0]

drawing = np.zeros_like(gray)
cv2.drawContours(drawing, kept_contours, -1, color=255)

ret, markers = cv2.connectedComponents(drawing)

watershed_res = cv2.watershed(image, np.int32(markers))

plt.imshow(watershed_res)
plt.show()

将生成此图像：

也许可以尝试从此处开始，选择原始图像中黑色像素很多的区域...