如何使用OpenCV对图像进行处理，使文字清晰清晰？答案

【问题标题】：How to use OpenCV to process image so that the text become sharp and clear?如何使用OpenCV对图像进行处理，使文字清晰清晰？
【发布时间】：2013-07-26 07:09:28
【问题描述】：

想要实现这样的目标：http://www.leptonica.com/binarization.html

在搜索解决方案时，大多数答案都是一般性说明，例如建议查看自适应滤波器、高斯模糊、膨胀和腐蚀，但它们都没有提供任何示例代码开始（因此可以使用这些值） ..

我知道不同的图像需要不同的方法和值来获得最佳清晰度，但我只需要一些通用滤镜，以便在对图像进行任何 OCR 之前，图像与原始图像相比至少稍微锐利一点且噪点更少。

这是我迄今为止尝试过的......

Mat imageMat = new Mat();
Utils.bitmapToMat(photo, imageMat);
Imgproc.cvtColor(imageMat, imageMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.GaussianBlur(imageMat, imageMat, new Size(3, 3), 0);
Imgproc.adaptiveThreshold(imageMat, imageMat, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 5, 4);

但是作为一个图像处理新手，显然我不知道我在做什么XD

原图：

应用上述内容后：

如何正确做？

更新：多亏了 metsburg、berak 和 Aurelius，让我们更接近了

使用 medianBlur 方法，因为带有 CV_MEDIAN 的 cvSmooth 已被弃用并替换为 medianBlur：

Imgproc.medianBlur(imageMat, imageMat, 3);
Imgproc.threshold(imageMat, imageMat, 0, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);

结果：

使用回GaussianBlur方法，效果其实稍微好一点：

Imgproc.GaussianBlur(imageMat, imageMat, new Size(3, 3), 0);
Imgproc.threshold(imageMat, imageMat, 0, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);

结果：

对于这张图片，差异并不明显，所以我尝试了另一张图片，它是从电脑屏幕上拍摄的照片。电脑屏幕会产生很多噪音（波浪线），因此很难去除噪音。

示例原始图像：

直接应用大津：

在 otsu 之前使用 medianBlur：

在 otsu 之前使用 GaussianBlur：

似乎高斯模糊稍微好一些，但我仍在使用设置.. 如果有人可以就如何进一步改进计算机屏幕照片提出建议，请告诉我们:) 还有一件事.. 在顶部链接内的图像上使用此方法会产生可怕的结果 :( 在这里查看：http://imgur.com/vOZAaE0

【问题讨论】：

你是如何得到输出图像的？与本地图像一样，我们转换为 mat 格式，但从 img.proc 中如何查看输出图像？

标签： android opencv

【解决方案1】：

嗯，你快到了。试试这些修改：

代替

    Imgproc.GaussianBlur(imageMat, imageMat, new Size(3, 3), 0);

尝试：

     cvSmooth(imageMat, imageMat, CV_MEDIAN, new Size(3, 3), 0);

检查语法，可能不完全匹配

您发布的链接使用 Otsu 的阈值，所以试试这个：

 Imgproc.threshold(imageMat, imageMat, 0, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);

用于阈值。

试着在这里和那里调整参数，你应该会得到非常接近你想要的结果的东西。

【讨论】：

THRESH_OTSU 无需调整，这是另一种“自动”方法
嗯，它应该这样工作。问题是，我在您在问题中发布的最终图像中看到了很多噪音......所以我建议您调整 cvSmooth 参数以实现噪音较小的结果。这应该消除最终图像中的颗粒。并更改阈值函数中的高值和低值，这应该交换黑白通道，这会给您提供与您提供的链接大致相同的结果。
是的，你是对的@Aurelius：它需要是 Imgproc.threshold(imageMat, imageMat, low, high, Imgproc.THRESH_OTSU);
@metsburg 如果您编辑您的问题以更正它，我会投赞成票。我刚刚在高斯模糊后尝试了 Otsu；效果很好。
哇，感谢您的回复，你们太棒了！我刚刚格式化了我的电脑，所以我需要重新安装 Eclipse 和所有的 android 库，所以我可能只能在明天尝试这些。抱歉没有早点回来，因为通常我的问题没有得到太多回应所以这次只是碰碰运气:) 另外，你们都是从哪里学的这些 THRESH_OTSU、阈值和自适应阈值术语？由于我数学不好，看OpenCV教程的时候看不懂数学方程XD

【解决方案2】：

不要使用Imgproc.THRESH_BINARY_INV，而是仅使用Imgproc.THRESH_BINARY，因为_INV会在二值化后反转您的图像，结果是您的示例中显示的上述输出。

正确的代码：

Imgproc.adaptiveThreshold(imageMat, imageMat, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 5, 4);

【讨论】：

什么是 imageMat？