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画像から水平線と垂直線を削除する方法

らせん状のノートに書かれたテキストの画像があります。紙に横線があります。画像から横線を取り除きたいのですが。

グーグルしながら、私はうまくいくと思う解決策を見つけました： 形態学的操作を使用して水平線と垂直線を抽出する 解決策はC++であったため、Pythonに変換しました。そのソリューションで提供されるサンプル画像ではうまく機能しますが、私の画像では機能しないようです。

私のイメージでそれを実行している間、私はこれらの結果を得ます：

元の画像

結果の画像

以下は、C++から翻訳したPythonコードです。

 #cpp code converted from     http://docs.opencv.org/3.2.0/d1/dee/tutorial_moprh_lines_detection.html

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("original.jpg")
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img = cv2.bitwise_not(img)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,15,-2)
cv2.imshow("th2", th2)
cv2.imwrite("th2.jpg", th2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

horizontal = th2
vertical = th2
rows,cols = horizontal.shape
horizontalsize = cols / 30
horizontalStructure = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (horizontalsize,1))
horizontal = cv2.erode(horizontal, horizontalStructure, (-1, -1))
horizontal = cv2.dilate(horizontal, horizontalStructure, (-1, -1))
cv2.imshow("horizontal", horizontal)
cv2.imwrite("horizontal.jpg", horizontal)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

verticalsize = rows / 30
verticalStructure = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, verticalsize))
vertical = cv2.erode(vertical, verticalStructure, (-1, -1))
vertical = cv2.dilate(vertical, verticalStructure, (-1, -1))
cv2.imshow("vertical", vertical)
cv2.imwrite("vertical.jpg", vertical)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

vertical = cv2.bitwise_not(vertical)
cv2.imshow("vertical_bitwise_not", vertical)
cv2.imwrite("vertical_bitwise_not.jpg", vertical)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#step1
edges = cv2.adaptiveThreshold(vertical,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,3,-2)
cv2.imshow("edges", edges)
cv2.imwrite("edges.jpg", edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#step2
kernel = np.ones((2, 2), dtype = "uint8")
dilated = cv2.dilate(edges, kernel)
cv2.imshow("dilated", dilated)
cv2.imwrite("dilated.jpg", dilated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# step3
smooth = vertical.copy()

#step 4
smooth = cv2.blur(smooth, (4,4))
cv2.imshow("smooth", smooth)
cv2.imwrite("smooth.jpg", smooth)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#step 5
(rows, cols) = np.where(img == 0)
vertical[rows, cols] = smooth[rows, cols]

cv2.imshow("vertical_final", vertical)
cv2.imwrite("vertical_final.jpg", vertical)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

線を削除するために、元の画像でもImageMagikを試しました。

ImageMagikを使用するとより良い結果が得られますが、それでも完全に正確ではありません。

convert original -morphology close:3 "1x5: 0,1,1,1,0" original_im.jpg
pythonopencvimage-processingimagemagick
9
Anthony

あなたのケースは、あなたがあなたのソリューションに基づいているチュートリアルで提供されたものより簡単ではありません。この方法では、文字の水平部分が線として扱われることがあるので、線を100％でフィルタリングすることはできません。

期待値（実際には指定していません）、特に期待する精度によっては、行を見つけるのではなく、文字を見つけようとする場合があります。これにより、より堅牢になります。

コードについては、画像上の水平線を見つけた直後（コードの_verticalsize = rows / 30_行の前）に数行のコードを追加することで、いくつかの結果を得ることができます。ハーフサイズの画像を作成しました。

horizo​​ntalsize = int（cols/30） の結果

horizo​​ntalsize = int（cols/15） の結果

繰り返しますが、私はあなたの場合、それらのアプローチでは正確ではないことを強調します。これがスニペットです：

_#inverse the image, so that lines are black for masking
horizontal_inv = cv2.bitwise_not(horizontal)
#perform bitwise_and to mask the lines with provided mask
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=horizontal_inv)
#reverse the image back to normal
masked_img_inv = cv2.bitwise_not(masked_img)
cv2.imshow("masked img", masked_img_inv)
cv2.imwrite("result2.jpg", masked_img_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
_

私が提供した画像がある程度満足できる場合は、horizontalsizeで遊んでみてください。 getStructuringElement関数が期待するのはhorizontalsize = int(cols / 30)なので、私はint変換も使用しました。

結果に対して平滑化と形態を試すこともできます。これにより、文字が少し読みやすくなります。

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m3h0w