文本检测之OpenCV实现

目录

1、理论依据

2、程序实现

1）图像灰度化

2）文本行分割

3）通过形态学腐蚀，将分割出来的文字字符连接在一起

4）提取文本行所在的轮廓

5）提取的文本行所在轮廓最小矩形框，并在原图标记检测矩形框

6）检测结果

3、VS2015工程

---

运行环境：Windows 10 64 位 + Opencv3.4.1 + Visual Studio 2015

1、理论依据

针对水平方向排列分布的印刷体文本，因文本行中字符沿着近似水平直线分布。所以，沿着水平方向提取文本行所在矩形框，即可将文本行检测出来。如下图中的文本沿着红色直线水平分布：

image

2、程序实现

1）图像灰度化

将输入图像转换成灰度图像

//Color image to grayscale image
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

image.gif

2）文本行分割

利用 OTSU 二值化方法，将文本行与背景分割。

//Binary segmentation of text lines
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);

image.gif

3）通过形态学腐蚀，将分割出来的文字字符连接在一起

//Define the erodent core
Mat rec = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(50, 3));

//Etch binary image along horizontal, join text line
Mat dilate0;
erode(binary, dilate0, rec);

Mat erode2;

//Image Reverse
bitwise_not(dilate0, erode2);

image.gif

4）提取文本行所在的轮廓

vector rects;
vector> counts;
vector hierarchy;

//Extract the contour of the text line
findContours(erode2, counts, hierarchy, CV_RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

image.gif

5）提取的文本行所在轮廓最小矩形框，并在原图标记检测矩形框

//Mark the detection rectangles in the original image
for (int i = 0; i

image.gif

6）检测结果

image.png

3、VS2015工程

VX公号“striveallen”回复“文本检测”， 即可获取文本检测工程的VS2015工程。内附Opencv3.4.1开源库，可直接运行工程，无需配置相关的库路径和环境变量。