用python实现识别框选图片字体部分,并分割成单独图片
Posted 问答小精灵
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了用python实现识别框选图片字体部分,并分割成单独图片相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
CSDN问答频道为您的问题找到合适的答案,帮助用户获得可信赖的优质解答
原问题来自于CSDN问答频道,该问题来源:https://ask.csdn.net/questions/7415845
问题描述:
如何通过代码可以识别框选字体部分(矩形框),并分割成单独图片
用python实现,需要安装opencv、numpy模块:切割准确率95%以上, 效果图:
具体代码如下:
#juzicode.com/vx:桔子code
import os,sys,time,cv2
import numpy as np
dbg_is_show = False
def show_img(win_name,img,wait_time=0,img_ratio=0.15,is_show=True):
if is_show is not True:
return
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cv2.namedWindow(win_name, cv2.WINDOW_NORMAL )#cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.resizeWindow(win_name,(int(cols*img_ratio),int(rows*img_ratio)))
cv2.imshow(win_name,img)
cv2.waitKey(wait_time)
if not os.path.exists('out'):
os.mkdir('out')
print('juzicode.com/vx:桔子code')
print(cv2.__version__)
img_src = cv2.imread('src.jpg')
print(img_src.shape)
show_img('img_src',img_src,is_show=dbg_is_show)
#获取灰度图
img_b, img_g, img_r = cv2.split(img_src)
show_img('img_r',img_r,is_show=dbg_is_show)
img_gray = cv2.bitwise_not(img_r)
img_gray= cv2.medianBlur(img_gray,5)
#二值化
thresh_bin,img_bin= cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
show_img('img_bin',img_bin,is_show=dbg_is_show)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3, 3))
img_eroded = cv2.erode(img_bin,kernel)
show_img('img_eroded',img_eroded)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(29, 29))
img_dilated = cv2.dilate(img_eroded,kernel)
show_img('img_dilated',img_dilated)
res = cv2.findContours(img_dilated,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours=res[1]
print ('len(contours):',len(contours))
for i in range(0,len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
print(i,len(contours[i]))
if len(contours[i])<80:continue
cv2.rectangle(img_src, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 10)
newimage=img_src[y:y+h,x:x+w]
cv2.imwrite( 'out\\\\'+str(i)+".jpg",newimage)
show_img("img_dilated_with_contour", img_src)
有问题欢迎到CSDN问答频道提问,欢迎各位到问答频道回答,您的回答是对题主最大的帮助!
以上是关于用python实现识别框选图片字体部分,并分割成单独图片的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章