检测并删除字符周围的矩形答案

【问题标题】：Detect and remove rectangles surrounding character检测并删除字符周围的矩形
【发布时间】：2021-03-11 16:31:44
【问题描述】：

如何删除字符和数字周围的矩形，以便之后执行 OCR？这是一个例子：

我假设线条是连续的。我试图用 OpenCV 轮廓来做，但到目前为止，它似乎是一个非常不可靠的算法，很大程度上取决于图像的噪声、线条的宽度等。

我对最通用和最强大的算法感兴趣。我也可以考虑神经解决方案，但到目前为止，我发现只有 CRAFT (https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch) 来检测和提取字符，当单词被正方形/矩形内的字符/数字分割时，这也经常失败。

【问题讨论】：

标签： python opencv computer-vision ocr tesseract

【解决方案1】：

我们可以使用 findContours 删除它们以获取框。

我们需要先制作图像的蒙版。我正在使用 [200, 255] 范围来获取白色背景。然后我腐蚀了遮罩，以确保盒子之间有足够的间隔。

然后我使用 findContours 来获取这些框。我删除了小轮廓以过滤掉框内的数字。我重新绘制了没有数字的方框。

然后我返回原始图像并将蒙版区域变白。

import cv2
import numpy as np

# load image
img = cv2.imread("numbers.png");
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
mask = cv2.inRange(gray, 200, 255);

# erode to enhance box separation
kernel = np.ones((3,3), np.uint8);
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations = 1);

# contours OpenCV3.4, if you're using OpenCV 2 or 4, it returns (contours, _)
_, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

# only take big boxes
cutoff = 250;
big_cons = [];
for con in contours:
    area = cv2.contourArea(con)
    if area > cutoff:
        big_cons.append(con);
        print(area);

# make a mask
redraw = np.zeros_like(mask);
cv2.drawContours(redraw, big_cons, -1, (255), -1);
redraw = cv2.bitwise_not(redraw);
img[redraw == 255] = (255,255,255); # replace with whatever color you want as your background

# show
cv2.imshow("Image", img);
cv2.imshow("Mask", mask);
cv2.imshow("redraw", redraw);
cv2.waitKey(0);

【讨论】：