Détecter la région de texte dans L'image en utilisant Opencv

j'ai une image et je veux y détecter les zones de texte.

j'ai essayé le projet TiRG_RAW_20110219 mais les résultats ne sont pas satisfaisants. Si l'image d'entrée est http://imgur.com/yCxOvQS, GD38rCa il produit http://imgur.com/yCxOvQS, GD38rCa#1 en sortie.

quelqu'un Peut-il suggérer quelques alternatives. Je voulais que cela améliore la sortie de tesseract en lui envoyant seulement la région de texte en entrée.

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demandé sur genpfault 2014-06-24 15:41:39

2 réponses

import cv2


def captch_ex(file_name):
    img = cv2.imread(file_name)

    img_final = cv2.imread(file_name)
    img2gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    image_final = cv2.bitwise_and(img2gray, img2gray, mask=mask)
    ret, new_img = cv2.threshold(image_final, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # for black text , cv.THRESH_BINARY_INV
    '''
            line  8 to 12  : Remove noisy portion 
    '''
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,
                                                         3))  # to manipulate the orientation of dilution , large x means horizonatally dilating  more, large y means vertically dilating more
    dilated = cv2.dilate(new_img, kernel, iterations=9)  # dilate , more the iteration more the dilation

    # for cv2.x.x

    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  # findContours returns 3 variables for getting contours

    # for cv3.x.x comment above line and uncomment line below

    #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)


    for contour in contours:
        # get rectangle bounding contour
        [x, y, w, h] = cv2.boundingRect(contour)

        # Don't plot small false positives that aren't text
        if w < 35 and h < 35:
            continue

        # draw rectangle around contour on original image
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), 2)

        '''
        #you can crop image and send to OCR  , false detected will return no text :)
        cropped = img_final[y :y +  h , x : x + w]

        s = file_name + '/crop_' + str(index) + '.jpg' 
        cv2.imwrite(s , cropped)
        index = index + 1

        '''
    # write original image with added contours to disk
    cv2.imshow('captcha_result', img)
    cv2.waitKey()


file_name = 'your_image.jpg'
captch_ex(file_name)

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répondu Amit Kushwaha 2018-06-19 12:41:43

si cela ne vous dérange pas de vous salir les mains, vous pouvez essayer de faire pousser ces régions de texte en une plus grande région rectangulaire, que vous alimentez à tesseract tout d'un coup.

je suggérerais aussi d'essayer de limiter l'image plusieurs fois et d'alimenter chacun de ceux-ci à tesseract séparément pour voir si cela aide à tous. Vous pouvez comparer la sortie aux mots du dictionnaire pour déterminer automatiquement si un résultat OCR particulier est bon ou pas.

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répondu Mike Sandford 2015-06-23 20:47:58