【千律】OpenCV基础：通过图像颜色进行文字提取

环境：Python3.8 和 OpenCV

内容：通过图像颜色进行文字提取

文字提取步骤
1. 模糊图片，削弱噪声
2. 获取二值图
3. 形态学操作，完善二值图
4. 轮廓提取，获得字符区域

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 封装图片显示函数
def image_show(image):if image.ndim == 2:plt.imshow(image, cmap='gray')else:image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(image)plt.show()if __name__ == '__main__':# 读取原图img_words = cv.imread('words.jpg')# 高斯模糊img_gaussian = cv.blur(img_words, ksize=(5, 5))# 区域颜色colors = np.array([[0, 135, 195],[0, 220, 235],[15,  0, 175],[50, 80, 135],[225, 90, 125]])# 波动范围dis = 40# 获取掩码masks = []for i in range(len(colors)):mask = cv.inRange(img_words, colors[i] - dis, colors[i] + dis)masks.append(mask)# 形态学腐蚀--开运算kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, ksize=(3, 3))for i in range(len(colors)):masks[i] = cv.morphologyEx(masks[i], cv.MORPH_OPEN, kernel)# 寻找轮廓words = []          # 存储单词minArea = 2000      # 最小面积for mask in masks:cns, hir = cv.findContours(mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for cnt in cns:if cv.contourArea(cnt) > minArea:[x, y, w, h] = cv.boundingRect(cnt)words.append(mask[y: y + h, x: x + w])# 循环显示结果for word in words:image_show(word)

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