Python OpenCV去除字母后面的杂线

原图
Python OpenCV去除字母后面的杂线_第1张图片

代码

    src = cv2.imread("28.png")
    gray_src = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #cv2.imshow("input image", src)
    #cv2.imshow("gray image", gray_src)
    #cv2.waitKey(0)
    gray_src = cv2.bitwise_not(gray_src)
    #二值化
    binary_src = cv2.adaptiveThreshold(gray_src, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 15, -2)
    cv2.namedWindow("result image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.imshow("result image", binary_src)
    #cv2.waitKey(0)
    # 提取水平线    src.shape[1]得到src列数
    #hline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 1), (-1, -1))

    hline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 4), (-1, -1)) #定义结构元素,卷积核
    # 提取垂直线    src.shape[0]得到src行数
    vline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (4, 1), (-1, -1))
    #vline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    # 这两步就是形态学的开操作——先腐蚀再膨胀
    #temp = cv2.erode(binary_src, hline)     #腐蚀
    #dst = cv2.dilate(temp, hline)           #膨胀
    # 开运算
    dst = cv2.morphologyEx(binary_src, cv2.MORPH_OPEN, hline)    #水平方向
    dst = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, vline)    #垂直方向
    #将二指图片的效果反转既黑色变白色,白色变黑色。 非操作
    dst = cv2.bitwise_not(dst)
    cv2.imshow("Final image", dst)
    cv2.waitKey(0)

结果图,还有一些点需要进一步处理
Python OpenCV去除字母后面的杂线_第2张图片

欢迎扫码关注我的微信公众号

在这里插入图片描述

你可能感兴趣的:(#,OpenCV其他,python)