OCR的背景图像清洁

Question

通过tesseract-OCR，我试图从以下带有红色背景的图像中提取文本。

我在提取B和D框中的文本时遇到问题，因为有垂直线。我该如何清理背景：

输入：

输出：

有什么主意吗？ 不带框的图像：

Answer 1

以下是使用Python OpenCV清理图像的两种方法

方法1：numpy阈值化

由于垂直线，水平线和背景为红色，因此我们可以利用这一点，并使用Numpy阈值将所有高于阈值的红色像素更改为白色。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.jpg')

image[np.where((image > [0,0,105]).all(axis=2))] = [255,255,255]

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

方法2：传统图像处理

对于更通用的方法，如果线条不是红色，我们可以使用简单的图像处理技术来清洁图像。要删除垂直和水平线，我们可以构造特殊的内核以隔离线，并使用屏蔽和按位运算将其删除。删除线条后，我们可以使用阈值处理，形态学运算和轮廓过滤来删除红色背景。这是该过程的可视化

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首先，我们构造垂直和水平内核，然后cv2.morphologyEx()来检测线。从这里开始，我们分别得到了水平线和垂直线的各个遮罩，然后按位排列-或两个遮罩获得了要删除所有线条的遮罩。接下来，我们按位-或与原始图像一起删除所有行

现在删除了线条，我们可以继续删除红色背景。我们阈值获取二进制图像并执行形态学操作以平滑文本

仍然有一些小点，因此要去除它们，我们会找到轮廓并使用最小阈值区域进行滤波以去除小噪声

最后，我们反转图像以获得结果

import cv2

image = cv2.imread('1.jpg')

# Remove vertical and horizontal lines
kernel_vertical = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50))
temp1 = 255 - cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_vertical)
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50,1))
temp2 = 255 - cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, horizontal_kernel)
temp3 = cv2.add(temp1, temp2)
removed = cv2.add(temp3, image)

# Threshold and perform morphological operations
gray = cv2.cvtColor(removed, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
close = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)

# Filter using contour area and remove small noise
cnts = cv2.findContours(close, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area < 10:
        cv2.drawContours(close, [c], -1, (0,0,0), -1)

final = 255 - close 
cv2.imshow('removed', removed)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('close', close)
cv2.imshow('final', final)
cv2.waitKey()