OpenCV - 从图像中删除水平点或线条会导致图像质量降低

Question

我按照Extract horizontal and vertical lines by using morphological operations删除图片中的水平点。

此解决方案的主要思想是erode图像（删除水平/垂直中的细线或细线）和dilate。但这会降低图像中字符的质量。

所以我想问一下是否有更好的解决方案来删除点，并且不会丢失图像中的字符质量。

原始图片：

结果：

代码：

import util
import cv2

grayImage = cv2.imread("00.jpg", 0)

h = float(grayImage.shape[0])

maxVal = 255
blockSize = 15
C = 12.0*(90.0/h)

print("C:" + str(C))

showImages = []

bw = cv2.adaptiveThreshold(grayImage, maxVal, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)
bw = ~bw

showImages.append(grayImage.copy())
showImages.append(bw.copy())

vertical = bw.copy()

# Specify size on vertical axis
# verticalsize = vertical.shape[0] / 20
verticalsize = 4

# Create structure element for extracting vertical lines through morphology operations
verticalStructure = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, verticalsize))

# Apply morphology operations
vertical = cv2.erode(vertical, verticalStructure, None, (-1,-1))
showImages.append(vertical.copy())

vertical = cv2.dilate(vertical, verticalStructure, None, (-1,-1))
showImages.append(vertical.copy())

util.showOpenCVImagesGrid(showImages, 2, 2, titles=["grayImage", "adaptiveThreshold", "after erode", "after dilate"])

util的：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def showOpenCVImagesGrid(images, x, y, titles=None, axis="on"):
    fig = plt.figure()
    i = 1

    for item in images:
        image = None
        title = None
        if type(images) is list:
            image = item
            if titles is not None:
                title = titles[i - 1]
        elif type(images) is dict:
            image = images[item]
            title = item

        if image is None:
            i += 1
            continue
        copy = image.copy()
        channel = len(copy.shape)

        cmap = None
        if channel == 2:
            cmap = "gray"
        elif channel == 3:
            copy = cv2.cvtColor(copy, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        elif channel == 4:
            copy = cv2.cvtColor(copy, cv2.COLOR_BGRA2RGBA)

        fig.add_subplot(x, y, i)

        plt.title(title)
        plt.axis(axis)
        plt.imshow(copy, cmap=cmap)
        i += 1
    plt.show()

Answer 1

如果线条穿过感兴趣的图形，则没有神奇的解决方案。

但在这种情况下，他们没有，只需使用合适的感兴趣区域来处理它们。

例如，您可以仅检测点（顶帽滤镜）并拟合直线。通过添加合适的边距，可以将图像分成两个区域，您可以应用任何处理。

例如，在下图中，下部已经用1x5垂直扩张进行清洁。你可以猜出分裂边缘的设置位置。

无论如何，有一个严肃的问题：你是否需要摆脱虚线？

Answer 2

您可以使用cv2.bitwise操作仅通过在行区域上进行遮罩来删除行。删除线条后，您可以使用cv2.inpaint方法填充白色像素。您想看看documentation here