如何从手写文本图像中去除背景噪音？答案

【问题标题】：How can i remove background noise from a handwritten text image?如何从手写文本图像中去除背景噪音？
【发布时间】：2021-03-10 05:08:56
【问题描述】：

我尝试了这些方法，但没有得到任何真正的改变。实际上，我正在尝试使用 Google 云视觉 API 构建手写 OCR。请向我建议我可以为预处理步骤做些什么。

image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 15)

    kernel  = np.ones((5, 5), np.uint8)
    image   = cv2.dilate(image, kernel, iterations = 1) 
    kernel  = np.ones((5, 5), np.uint8)
    image   = cv2.erode(image, kernel, iterations = 1)

【问题讨论】：

标签： opencv image-processing computer-vision ocr handwriting-recognition

【解决方案1】：

另一种方法是 HSV 滤色器。因为您使用的是蓝色笔，所以我们可以选择我们想要的颜色。示例代码：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('9rS31.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_green = np.array([100, 43, 20])
upper_green = np.array([130, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
res = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

gray = cv2.cvtColor(res,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, generator = cv2.threshold(gray, 1,255,cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imwrite("img.jpg",generator)

生成的图像：

【讨论】：

【解决方案2】：

噪音包括教科书中的水平线。所以一种方法是使用

cv2.getStructuringElement

您可以在互联网上找到更多信息。示例代码：

import cv2

# Load image
image = cv2.imread('9rS31.jpg')
img=image.copy()

# Remove border
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50,1))
temp2 = 255 - cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, horizontal_kernel)
result = cv2.add(temp2, image)

# Convert to grayscale and Otsu's threshold
gray = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
_,thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY_INV)

cv2.imwrite('img.jpg',thresh)
cv2.imshow('img', thresh)
cv2.waitKey()

生成的图片：

【讨论】：