Python - 从图像边界删除黑色像素

Question

我对图像处理非常陌生，我正在尝试清理类似于图片 1 中源自图像边界的黑色像素的图片。

图像是从 PDF 中剪下的字符，我尝试用 tesseract 处理以重新获取字符。我已经在 Stackoverflow 中搜索了答案，但只找到了摆脱黑色边框的解决方案。 我需要用白色像素覆盖角落的所有黑色像素，以便tesseract可以正确识别字符。

我无法更改用于剪切字符的边界框，因为字符在边界框的不同区域居中，如果我剪切边界框，我会剪切一些如下所示的字符

我的第一个猜测是递归跟踪具有特定黑色阈值的像素，但我害怕在这种情况下计算时间，并且不知道从哪里开始以及如何开始，除了使用两个两个维数组，一个是像素，一个是指示我是否已经处理过该像素。

不胜感激。

编辑：多一些需要清除边缘黑色像素的案例图片：

编辑：代码片段以创建边框图像：

    @staticmethod
    def __get_border_image(image: Image) -> Image:
        data = numpy.asarray(image)

        border = cv2.copyMakeBorder(data, top=5, bottom=5, left=5, right=5, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT)

        return Image.fromarray(border)

Answer 1

试试这个：

• 在边缘周围人为地添加一个 1px 宽的黑色 border
• flood-fill 带有从左上角开始的白色全黑像素
• 移除第一步中的 1px 边框（如有必要）

添加边框的目的是让白色在图像的所有边缘“流动”，并到达接触边缘的任何黑色项目。