python如何检测ROI和数字排列

Question

我在这里有一幅图像：

​

​

我想找出问题号，即：

​

​

因此，一般来说，对于正常形状，我可以使用形状检测或模板匹配对这个家伙：

​

​

然而，在该区域内有数目。

有人知道这种情况吗？

Opencv: 3.2.0

Python: 2.7.10

编辑1

下面是模板匹配的代码：

#!/usr/bin/env python
import cv2
import numpy as np

img_rgb = cv2.imread('papere1.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

template = cv2.imread('no.png',0)
#template = cv2.imread('2.jpg',0)
#template = cv2.imread('papere3.jpg',0)
#cv2.imshow('origin',img_rgb)
#cv2.waitKey(0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

threshold = 0.4

loc = np.where( res >= threshold)
print loc
for pt in zip(*loc[::-1]):

    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imshow('Detected',img_rgb)
cv2.waitKey(0)

下面是png模板：

​

​

但是，只有当我设定阈值< 0.45时，目标才会出现，甚至这个目标也不准确。

编辑2

当上面的代码设置为0.6时，我得到了以下内容：

​

​

所以，看起来不错，但我们可以看到目标与6是错的。我认为目标内的数字越多，匹配越低。

谢谢。

Answer 1

在评论和聊天中进行讨论之后，

实现这一目标的步骤如下：

前提条件--如果你不想为模板匹配实现金字塔(如果它不是因为过度杀戮而需要的)，确保模板和主图像中的模板一样大。

步骤1：使用适当的相关度量运行cv2.matchTemplate。

步骤2：为正确检测设置适当的阈值。

步骤3：OP提到有数字的方块，因此从这里中识别数字，将轮廓的像素设置为黑色，然后运行cv2.matchTemplate也可以。

PS。OP提出在对方格进行检测后进行数字识别，这样也解决了其他问题。