Python OpenCV去除字母后面的杂线操作_Python

Python OpenCV去除字母后面的杂线操作

2020-07-05 18:10业余狙击手19 Python

这篇文章主要介绍了Python OpenCV去除字母后面的杂线操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

原图

Python OpenCV去除字母后面的杂线操作

代码

				?

									src = cv2.imread("28.png")

									gray_src = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

									#cv2.imshow("input image", src)

									#cv2.imshow("gray image", gray_src)

									#cv2.waitKey(0)

									gray_src = cv2.bitwise_not(gray_src)

									#二值化

									binary_src = cv2.adaptiveThreshold(gray_src, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 15, -2)

									cv2.namedWindow("result image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

									cv2.imshow("result image", binary_src)

									#cv2.waitKey(0)

									# 提取水平线  src.shape[1]得到src列数

									#hline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 1), (-1, -1))

									hline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 4), (-1, -1)) #定义结构元素，卷积核

									# 提取垂直线  src.shape[0]得到src行数

									vline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (4, 1), (-1, -1))

									#vline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

									# 这两步就是形态学的开操作——先腐蚀再膨胀

									#temp = cv2.erode(binary_src, hline)   #腐蚀

									#dst = cv2.dilate(temp, hline)      #膨胀

									# 开运算

									dst = cv2.morphologyEx(binary_src, cv2.MORPH_OPEN, hline)  #水平方向

									dst = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, vline)  #垂直方向

									#将二指图片的效果反转既黑色变白色，白色变黑色。 非操作

									dst = cv2.bitwise_not(dst)

									cv2.imshow("Final image", dst)

									cv2.waitKey(0)

结果图，还有一些点需要进一步处理

Python OpenCV去除字母后面的杂线操作

补充知识：Opencv 提取水平垂直线，去除杂线，提取对象

Python OpenCV去除字母后面的杂线操作

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

				?

									#include<opencv2\opencv.hpp>

									#include<iostream>

									using namespace std;

									using namespace cv;

									int main(int argc, char* argv[])

									{

									    Mat src = imread("截图3.jpg");

									    if (src.empty())

									    {

									        return -1;

									    }

									    String strInput = "input image";

									    namedWindow(strInput, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

									    imshow(strInput, src);

									    Mat dst;

									    cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);//转灰度

									    imshow("output grap image", dst);

									    Mat binimg;

									    adaptiveThreshold(~dst, binimg, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 15, -2);//转二值

									    imshow("binary image", binimg);

									    Mat hLine = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(src.cols/16, 1), Point(-1, -1));//水平结构

									    Mat vLine = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, src.rows / 16), Point(-1, -1));//垂直结构

									    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));//去除杂线 提取对象

									    Mat tmp;

									    //erode(binimg, tmp, vLine);

									    //dilate(tmp, dst, vLine);

									    morphologyEx(binimg, dst, CV_MOP_OPEN,hLine);

									    bitwise_not(dst, dst);//取反

									    blur(dst, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1));

									    imshow("Final image", dst);

									    waitKey(0);

									    return 0;

									}