OpenCV -检测调查问卷中复选框的手写标记

Question

我正在做很多病人入院调查问卷。以下是调查问卷的扫描示例。我需要处理它们并将其存储到数据库中，但我在检测这些手写标记时遇到了问题：

病人摄入量问卷

​

问卷中有不同类型的分数。某些复选框被涂成黑色。某些复选框有勾号或十字标记。这些标记表示复选框处于选中状态。我需要使用opencv2来识别选中了哪些框。

我已经尝试了光学字符识别，但结果并没有真正的帮助。这些标记的形状太多，因此OCR会将它们识别为不同的字符。我需要找出在调查问卷中选中了哪些框。cv2本可以解决这个问题，但我毫无头绪。

# Expected input: An image of Questionnaire

# Expected output:
Have you seen other health care providers for your problems of dizziness 
and/or imbalance? [selected] Yes [unselected] No

Have you been through a program of Vestibular and Balance Rehabilitation 
Therapy? [selected] Yes [unselected] No

=============================
[unselected] vertigo
[unselected] falling
...
[selected] Drunk-like

=============================
[selected] Vertigo
[selected] Falling
[selected] Fatigue
[selected] Wooziness
[selected] Spinning
[unselected] Disconnected

我之前尝试使用Python tesseract OCR包：

from PIL import Image
import pytesseract
path ="page1.jpg"
img = Image.open(path)
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng', config='-c preserve_interword_spaces=1 --psm 6')
print text

O Vertigo           O Falling              O Fatigue                 W Vertigo          YA Falling             y[ Fatigue
[ Wooziness     O Spinning         O Disconnected       A \Wooziness     Q Spinning         [ Disconnected
O Imbalance      B Drunk-like        O Swirling             O Imbalance      O Drunk-like       @ Swirling      ;
O Faint            [ Rocking        O Can’tfocus         M Faint           4 Rocking          O Can’t focus
O Lightheaded O Swaying -~ . -0 Unsteady       O Lightheaded O Swaying       N Unsteady
O “onaboat” O Swimming sensation                      Weonaboat” @ Swimming sensation
O Other:                                                        0 Other:

我的想法是:如果OCR将矩形复选框识别为字符'O‘或数字'0'，则应取消选中该复选框。否则，它应该被选中。基于该规则，我可以根据OCR结果来检测手写标记。我将在几个样本上进行测试，并查看精度，尽管我不确定这是否可行。如果是这样的话，我将在几分钟后返回到这篇文章。

Answer 1

从示例中可以看出，黑色在标记的复选框区域中占主导地位。您可以使用OCR通过检测文本来调整复选框区域的方向(假设您的扫描位置从不精确)，我建议您只计算复选框区域中像素值的平均值(只要您使用区域大小对其进行平均，就不必达到100%的精度)。