сегмент python изображение текста по строке [дубликат]

Из вашего входного изображения вам нужно сделать текст белым, а фон - черным

Затем вам нужно вычислить угол поворота ваш счет. Простой подход - найти minAreaRect всех белых точек (findNonZero), и вы получите:

Затем вы можете повернуть чтобы текст был горизонтальным:

Теперь вы можете вычислить горизонтальную проекцию (reduce). Вы можете взять среднее значение в каждой строке. Примените порог th на гистограмме, чтобы учесть некоторый шум на изображении (здесь я использовал 0, т. Е. Никакого шума). Линии с только фоном будут иметь значение >0, текстовые строки будут иметь значение 0 в гистограмме. Затем возьмите среднюю координату бина каждой непрерывной последовательности белых бункеров на гистограмме. Это будет координата y ваших линий:

Здесь код. Это в C ++, но поскольку большая часть работы связана с функциями OpenCV, она должна быть легко конвертируемой в Python. По крайней мере, вы можете использовать это как ссылку:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // Read image
    Mat3b img = imread("path_to_image");

    // Binarize image. Text is white, background is black
    Mat1b bin;
    cvtColor(img, bin, COLOR_BGR2GRAY);
    bin = bin < 200;

    // Find all white pixels
    vector<Point> pts;
    findNonZero(bin, pts);

    // Get rotated rect of white pixels
    RotatedRect box = minAreaRect(pts);
    if (box.size.width > box.size.height)
    {
        swap(box.size.width, box.size.height);
        box.angle += 90.f;
    }

    Point2f vertices[4];
    box.points(vertices);

    for (int i = 0; i < 4; ++i)
    {
        line(img, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0));
    }

    // Rotate the image according to the found angle
    Mat1b rotated;
    Mat M = getRotationMatrix2D(box.center, box.angle, 1.0);
    warpAffine(bin, rotated, M, bin.size());

    // Compute horizontal projections
    Mat1f horProj;
    reduce(rotated, horProj, 1, CV_REDUCE_AVG);

    // Remove noise in histogram. White bins identify space lines, black bins identify text lines
    float th = 0;
    Mat1b hist = horProj <= th;

    // Get mean coordinate of white white pixels groups
    vector<int> ycoords;
    int y = 0;
    int count = 0;
    bool isSpace = false;
    for (int i = 0; i < rotated.rows; ++i)
    {
        if (!isSpace)
        {
            if (hist(i))
            {
                isSpace = true;
                count = 1;
                y = i;
            }
        }
        else
        {
            if (!hist(i))
            {
                isSpace = false;
                ycoords.push_back(y / count);
            }
            else
            {
                y += i;
                count++;
            }
        }
    }

    // Draw line as final result
    Mat3b result;
    cvtColor(rotated, result, COLOR_GRAY2BGR);
    for (int i = 0; i < ycoords.size(); ++i)
    {
        line(result, Point(0, ycoords[i]), Point(result.cols, ycoords[i]), Scalar(0, 255, 0));
    }

    return 0;
}