在 Opencv 中使用 Canny 边缘检测识别图像中的文本答案

【问题标题】：Recognize Text in images using Canny Edge detection in Opencv在 Opencv 中使用 Canny 边缘检测识别图像中的文本
【发布时间】：2017-06-02 17:03:33
【问题描述】：

我正在尝试从彩色背景图像中提取文本。我正在尝试的一种方法是边缘检测。使用它，我将原始图像转换为我可以使用的图像。这将消除图像中的所有颜色，只留下边缘。

我使用此代码获取边缘图像

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)

我的问题是在获得这些图像后，如何跟踪这些图像中的字母？任何帮助都会很棒。谢谢各位

这些是原始图像和边缘检测图像

原图

边缘检测图像

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在此图像上使用边缘检测为时过早，因为字符的边缘会被背景边缘污染。

通过选择接近白色的像素可以得到以下结果：

有趣的是，许多发布类似问题的人认为边缘检测是万能药。在我看来，这通常是一种浪费，而区域分割更为合适。

【讨论】：

【解决方案2】：

您正处于一个涉及计算机视觉和机器学习概念的漫长过程的开始。这里有太多要解释的简单，简洁的答案。但是，网上有很多很好的资源（见下文）：

【讨论】：

这两个链接没有太大帮助。它们指的是字符被隔离在干净的背景上并且重点是识别的情况，而 OP 显然面临字符提取的问题。
@BHawk 学习 img pro 并结合机器学习从最基础开始，你能告诉从哪里开始吗？
@Dev_Man 我认为一个很好的起点是这本书：“Hands on machine learning with Scikit-learn and Tensorflow”。它很好地介绍了您可以自己编码的许多不同的机器学习应用程序（图像处理和其他）。如果您愿意学习 ML，它还会解释其背后的数学原理。