如何将图像中所有文本的强度（暗度）提高到一个级别？

Posted 2023-03-29

【中文标题】如何将图像中所有文本的强度（暗度）提高到一个级别？

【英文标题】：How to get the intensity (darkness) of all the text in an image to one level?

【发布时间】：2019-06-10 07:58:53

【问题描述】：

我使用 Pytesseract 和 openCV 从图像中读取文本。我使用了中值模糊、归一化和阈值来去除背景并能够阅读文本。

但是，在规范化过程中，文本的某些部分变得太亮，我希望将它们变暗，以便它们与图像中剩余文本的暗度/强度相匹配。我尝试了形态变换，并尝试了 canny+erosion 来消除噪音，但这些都没有帮助。

我的输入如下所示：

在这里，“代码”，“部门名称”，“15”和“机械”较轻，我无法阅读它们，而我可以轻松阅读“空气分配”和“基本材料和方法” .

任何有关如何更改浅色文本颜色的帮助都会非常有帮助。

【问题讨论】：

为什么我的问题被否决了？令人惊讶。

【参考方案1】：

您可以更改阈值，然后在黑底白字图像中应用侵蚀。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("1.png")

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

blur = cv2.blur(gray,(3,3))

_,thresh = cv2.threshold(blur,240,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("thresh",thresh)

thresh = cv2.bitwise_not(thresh)

element = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT, ksize=(5, 5))

erode = cv2.erode(thresh,element,3)
cv2.imshow("erode",erode)

cv2.imshow("img",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

谢谢你，但我仍然无法检测到那些较轻的部分

我只是向您展示如何通过调整阈值使较轻的部分可见。我很难知道你为整件事做了什么。

是的，我明白了。我用 OCR 引擎从图像中读取文本，附加的图像是更大图像的一部分。我只是无法阅读较亮的部分，即使我将其变暗（通过采用您的解决方案），也尝试消除噪音，但似乎没有帮助