如何通过opencv和python只保留图像中具有特定颜色的文本？

Question

我有一些发票图像与一些文本重叠，这给以后的处理带来了一些麻烦，我只有黑色的文本。有些我想删除其他颜色的文字。

有什么办法可以做到吗？

图片作为示例附上。

我试过用opencv解决，还是解决不了：

import numpy as np import cv2
img = cv2.imread('11.png')

lower = np.array([150,150,150]) 

upper = np.array([200,200,200])

mask = cv2.inRange(img, lower, upper) 
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) 
cv2.imwrite('22.png',res)

[多色图像][1]

[1]：https://i.stack.imgur.com/nWQrV.pngstrong 文字

Answer 1

转换为HSV colorspace 可以更轻松地选择颜色。

下面的代码可以满足您的需求。 结果：

import numpy as np 
import cv2

kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
# load image
img = cv2.imread("image.png")

# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# define range of black color in HSV
lower_val = np.array([0,0,0])
upper_val = np.array([179,100,130])

# Threshold the HSV image to get only black colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_val, upper_val)

# Bitwise-AND mask and original image
res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
# invert the mask to get black letters on white background
res2 = cv2.bitwise_not(mask)

# display image
cv2.imshow("img", res)
cv2.imshow("img2", res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

要更改选定的黑色级别，请调整 upper_val，当前设置为 130 的值。较高 = 允许较浅的阴影（称为值）。此外，当前值为 100：较低 = 允许较少的颜色（实际上是：饱和度）。 阅读有关 HSV 颜色空间的更多信息here。

我总是觉得下面的图片很有帮助。底部的“圆盘”全是黑色的。当您在值中向上移动时，也会选择较浅的像素。饱和度低的像素保持灰色阴影直到白色（中心），饱和度高的像素被着色（边缘）。这就是你调整这些值的原因。

编辑：正如@Silencer 指出的那样，我的范围已经关闭。修好了。

Answer 2

文本更暗，饱和度更低。正如@J.D.所建议的那样。 HSV 色彩空间很好。但是他的范围是错误的。

在 OpenCV 中，H 的范围在 [0, 180]，而 S/V 的范围在 [0, 255]

这是我去年做的一张色彩图，我觉得很有帮助。

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(1) 使用cv2.inRange

(2) 只需设置V(HSV) 频道的阈值：

th, threshed = cv2.threshold(v, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

(3) 只需设置S(HSV) 频道的阈值：

th, threshed2 = cv2.threshold(s, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

结果：

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演示代码：

# 2018/12/30 22:21 
# 2018/12/30 23:25 

import cv2 

img = cv2.imread("test.png")
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h,s,v = cv2.split(hsv)

mask = cv2.inRange(hsv, (0,0,0), (180, 50, 130))
dst1 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

th, threshed = cv2.threshold(v, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
dst2 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=threshed)

th, threshed2 = cv2.threshold(s, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
dst3 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=threshed2)

cv2.imwrite("dst1.png", dst1)
cv2.imwrite("dst2.png", dst2)
cv2.imwrite("dst3.png", dst3)

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1. How to detect colored patches in an image using OpenCV?

2. How to define a threshold value to detect only green colour objects in an image :Opencv