画像の水平線の削除（OpenCV、Python、Matplotlib）
次のコードを使用して、画像の横線を削除できます。以下の結果を参照してください。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('image.png',0)
laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap = 'gray')
plt.title('Laplacian'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
結果は完璧ですが、かなり良いです。私が達成したいのは ここに示されています です。私は このコード を使用しています。
ソース画像.. 
私の質問の1つは、灰色の効果を適用せずにSobel Xを保存する方法ですか。オリジナルとして、しかし処理された。
また、それを行うためのより良い方法はありますか？
[〜＃〜]編集[〜＃〜]
ソースイメージに次のコードを使用することをお勧めします。かなりうまくいきます。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image.png")
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
#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()
horizontalsize = int(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 = int(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()
しかし、私がこの画像を持っているなら？
上記のコードを実行しようとすると、結果は本当に悪いです...
私が取り組んでいる他の画像はこれらです...
これがアプローチです
- 画像をグレースケールに変換する
- 大津の敷居
- 水平線を検出する特別な水平カーネルを作成する
- マスクの輪郭を見つける
- 画像を修復
グレースケールに変換した後、バイナリ画像を取得するための大津のしきい値
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
次に、水平線を検出する特別な水平カーネルを作成します。これらの線をマスクに描き、マスクの輪郭を見つけます。線を削除するには、輪郭を白で塗りつぶします
検出されたライン
マスク
塗りつぶされた輪郭
# Remove horizontal
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25,1))
detected_lines = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
cnts = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
cv2.drawContours(image, [c], -1, (255,255,255), 2)
画像に現在ギャップがあります。これを修正するには、画像を修復する垂直カーネルを構築します
# Repair image
repair_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,6))
result = 255 - cv2.morphologyEx(255 - image, cv2.MORPH_CLOSE, repair_kernel, iterations=1)
画像によっては、カーネルのサイズが変わることに注意してください。たとえば、より長い行を検出するには、
(50,1)カーネル。太い線が必要な場合は、2番目のパラメーターを増やして(50,2)。
これが他の画像の結果です
検出されたライン
オリジナル（左）、削除（右）
検出されたライン
オリジナル（左）、削除（右）
完全なコード
import cv2
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Remove horizontal
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25,1))
detected_lines = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
cnts = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
cv2.drawContours(image, [c], -1, (255,255,255), 2)
# Repair image
repair_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,6))
result = 255 - cv2.morphologyEx(255 - image, cv2.MORPH_CLOSE, repair_kernel, iterations=1)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('detected_lines', detected_lines)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()