[openCV]文本识别中的分割算法

OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别，用来处理图像上的文本识别。其中有一个步骤叫做文本预处理和分割，在这个步骤中需要学会处理图像噪声和旋转，并且要确定候选文本的区域。

1、图像阀值化，消除所有颜色的信息，有用的信息填入白色，背景填入黑色

Mat Ocr::binarize(Mat input){
    Mat binaryImage;
    cvtColor(input, input, COLOR_BGR2GRAY);
    //THRESH_OTSU 大津法
    threshold(input, binaryImage, 0, 255, THRESH_OTSU);
    //计算黑白像素的数据
    int white=countNonZero(binaryImage);
    int black=binaryImage.size().area()-white;
    //如果白色比较多，反转它
    return white

2、文本切割，找到文本所在的位置并提取他。创建连通区域（使用连通分量分析，搜索图像组的连接图像）

使用膨胀使图像元素加粗

Mat Ocr::showDilated(Mat input){
    Mat dilated;
    Mat kernel=getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(3,3));
    dilate(input, dilated, kernel,Point(-1,-1),9);
    imshow("dilated", dilated);
    return dilated;
}

    

3、识别段落块

vector Ocr::findTextAreas(Mat input){
    vector areas;
    vector> contours;
    findContours(input, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    for(auto contour:contours)
    {
        
        //找到旋转矩阵，确定每个轮廓的最小边界
        auto box=minAreaRect(contour);
        //丢弃非常小的矩阵
        if(box.size.width<20||box.size.height<20)
        {
            continue;
        }
        double pro=box.angle<-45.0?box.size.height/box.size.width:box.size.width/box.size.height;
        if(pro<2)
        {
            continue;
        }
        areas.push_back(box);
    }
    printf("areas=====%d\n",areas.size());
    return areas;
}

4、文本提取和倾斜调整

Mat Ocr::deskewAndCrop(Mat input, const RotatedRect &box){
    Mat cropped;
    double angle=box.angle;
    Size2f size=box.size;
    if(angle<-45.0)
    {
        angle+=90.0;
        //交换宽高
        swap(size.width, size.height);
    }
    //根据角度旋转文本，getRotationMatrix2D二维防射变换矩阵，1。0保持原始比例
    Mat transform=getRotationMatrix2D(box.center, angle, 1.0);
    Mat rotated;
    warpAffine(input, rotated, transform, input.size(),INTER_CUBIC);
    //裁剪结果
    getRectSubPix(rotated, size, box.center, cropped);
    copyMakeBorder(cropped, cropped, 10, 10, 10, 10, BORDER_REFLECT,Scalar(0));
    return cropped;
}

 Mat ticket= ocr->binarize(imread("/Users/linfangfang/Desktop/pic.jpg"));
    Mat dilated= ocr->showDilated(ticket);
  // imshow("ticket test", dilated);
    auto regions=ocr->findTextAreas(dilated);
    for(auto region:regions){
        auto cropped=ocr->deskewAndCrop(ticket, region);
        imshow("cropped test", cropped);
        waitKey(0);
        destroyAllWindows();
    }
    //waitKey(0);
    
   //destroyAllWindows();
    delete ocr;