c – 具有纹理的阈值图像如何？通过tesseract识别

发布时间：2020-12-16 07:11:39 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：来源图片：目的地图片：码： cv::Mat sharpenedLena;cv::Mat kernel = (cv::Mat_float(3,3) 0,-1,5,0);cv::filter2D(matGrey,sharpenedLena,matGrey.depth(),kernel);cv::adaptiveThreshold(sharpenedLena,matBinary,255,cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,C

来源图片：

目的地图片：

码：

cv::Mat sharpenedLena;
cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3,3) << 0,-1,5,0);
cv::filter2D(matGrey,sharpenedLena,matGrey.depth(),kernel);
cv::adaptiveThreshold(sharpenedLena,matBinary,255,cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,CV_THRESH_BINARY,55,30);
cv::Mat dst_img1;
//cv::GaussianBlur(matBinary,dst_img1,cv::Size(3,3),0);
cv::medianBlur(matBinary,3);

UIImage *addrUIImage = [ImageUtil UIImageFromCVMat:dst_img1];
[self recognizeImageWithTesseract:addrUIImage withLauange:1];

结果：

三胡南省慈利昙龙三覃河镇文

我认为这应该是解决问题的图片.这里有其他人的治疗效果.如何实现这种效果？

目标图片：

解决方法

这是我的结果&代码片段：

Mat mSource_Bgr,mSource_Gray,mSource_Hsv,mThreshold;
mSource_Bgr= imread(FileName_S.c_str(),1);

namedWindow("Source Image",WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Source Image",mSource_Bgr);

cvtColor(mSource_Bgr,COLOR_BGR2HSV);

mSource_Hsv = mSource_Hsv + Scalar(0,-25); //Subtracting 25 from all the Pixel Values
cvtColor(mSource_Hsv,mSource_Bgr,COLOR_HSV2BGR);// Back to BGR Just for Debug purpose

imshow("Improved Darkness",mSource_Bgr);
imwrite(FileName_S+"_Res.bmp",COLOR_BGR2GRAY); // for Adaptive Thresholding the input Image

adaptiveThreshold(mSource_Gray,mThreshold,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY,59,10);

imshow("Adaptive Thres",mThreshold);
imwrite(FileName_S+"_Thres.bmp",mThreshold);

您可以使用轮廓区域或形态处理来移除噪点,即小点.希望这对您有所帮助！

（编辑：李大同）

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