OpenCV - 使用python从字符串中提取字母答案

【问题标题】：OpenCV - Extract letters from string using pythonOpenCV - 使用python从字符串中提取字母
【发布时间】：2017-07-19 00:51:45
【问题描述】：

我有一张图片

我想从其中单独提取每个字符。

因为我想要THIS OUTPUT 之类的东西。

使用 OpenCV 和 python 执行此操作的合适方法是什么？

【问题讨论】：

您为示例和输出提供了相同的链接。
@frederick99 对不起..现在请再检查一次....

标签： python-2.7 opencv image-processing

【解决方案1】：

Amitay 精彩回答的简短补充。您应该使用

否定图像

cv2.THRESH_BINARY_INV

在白纸上捕捉黑色字母。

另一个想法可能是这样的 MSER blob 检测器：

img = cv2.imread('path to image')
(h, w) = img.shape[:2]
image_size = h*w
mser = cv2.MSER_create()
mser.setMaxArea(image_size/2)
mser.setMinArea(10)

gray = cv2.cvtColor(filtered, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Converting to GrayScale
_, bw = cv2.threshold(gray, 0.0, 255.0, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

regions, rects = mser.detectRegions(bw)

# With the rects you can e.g. crop the letters
for (x, y, w, h) in rects:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color=(255, 0, 255), thickness=1)

这也会导致全字母识别。

【讨论】：

您的想法很棒，并且在大多数情况下都有效，但有时它会将两个字符检测为一个字符。你知道如何优化它以获得完美的字符分割吗？
尽管调整了 MSER 参数，但您可以使用 dilate + erode 来增加间隙（在蒙版上使用它，然后从原始图像中裁剪）。抱歉回复晚了。
在非常困难的情况下（图像中有很多噪音），这不适用于 cv2。我将建立自己的模型来分离字符。

【解决方案2】：

您可以执行以下操作（opencv 3.0 及以上）

对图像运行 Otsu 阈值 (http://docs.opencv.org/3.2.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html)
使用阈值图像上的统计信息运行连接组件标记。(How to use openCV's connected components with stats in python?)
对于每个连接的组件，使用您从第 2 步获得的统计信息获取边界框，该统计信息为每个共同点提供以下信息 (cv2.CC_STAT_LEFT cv2.CC_STAT_TOP cv2.CC_STAT_WIDTH cv2.CC_STAT_HEIGHT)
使用边界框从原始图像中裁剪组件。

【讨论】：