Complete/fill letters OpenCV C++

Question

我正在尝试在下面的图像上进行OCR预成型，正如你可能注意到的那样，许多字母都不完整。它们缺少部件，这导致了Tesseract的一些不好的结果。

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我尝试使用下面的代码来侵蚀图像，但似乎效果不是很好：

Mat eroded;
double element_size = 25;
RNG rng(12345);
Mat element = getStructuringElement( cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size( 2*element_size + 1, 2*element_size+1 ),cv::Point( element_size, element_size ) );
erode(src, eroded, element);

有没有人知道我怎样才能使这段文字变得清晰，使字母变得一致？

Answer 1

回想起数字图像处理，我认为Laplacian-Gaussian或Sobel滤波将有助于锐化您的图像。通常，差分滤波器是高频通过/放大滤波器，因此使用这种滤波器进行滤波将导致图像中的高频放大(即边缘、细节)。现在，就OCR而言，直观地说，我认为在原始图像上使用拉普拉斯高斯将提高性能。高斯上的拉普拉斯实际上是一个双通滤波器。首先，高斯滤波器将放大图像的低频，因此将放大暗淡像素的强度(即，您发布的图像上的间隙)，而作为二阶微分滤波器的拉普拉斯将放大高频，因此将创建所需的锐化效果。

Answer 2

似乎你已经对你的图像做了一些预处理，否则我认为相机捕捉的图像不会自然地看起来是这样的。在这种情况下，我建议使用自适应阈值(adaptive thresholding api in opencv)，而不是自己设置阈值。请看(some explanation on how it works)中的区别。这通常比使用魔法阈值要好。

此外，我怀疑形态学操作是否会有所帮助。

Answer 3

您是在尝试对您提供的二进制图像执行OCR，还是在另一个图像上执行一些操作并获得该二进制图像？你不应该试图提高图像的质量。

这样想吧。您有一个图像，但该图像的某些部分丢失了。而你正在试图找出这些部分是什么。这不是一个尖锐的问题。这是一个巨大的问题。因此，我认为您应该从原始图像中获得更好的二进制图像来执行OCR。

祝好运。