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バウンディングボックスが正常に検出されました。イメージの他の部分をすべて削除し、境界ボックスの内容を残してテセラクト精度を向上させたいと考えています。行われ、必要にしている（私はバイナリイメージは文字だけを含むようにしたい、他のすべてのオブジェクトが削除される）：OpenCV Javaシーンからオブジェクトを削除する
と私のコードを：
public static ProcessedFrame preProcessImage(Mat image){
originalFrame = image.clone();
roiColor = image.clone();
Imgproc.cvtColor(image, image, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY, 0);
originalFrameGrayScale = image.clone();
Mat morph = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(9, 9));
Imgproc.morphologyEx(image, image, Imgproc.MORPH_TOPHAT, morph);
Imgproc.Sobel(image, image, -1, 2, 0);
Imgproc.GaussianBlur(image, image, new Size(5,5), 3,3);
Imgproc.morphologyEx(image, image, Imgproc.MORPH_CLOSE, morph);
Imgproc.threshold(image, image, 200, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);
Vector<Rect> rectangles = detectionContour(image);
Mat roi = originalFrameGrayScale.clone();
if(!rectangles.isEmpty()){
roi = originalFrameGrayScale.submat(rectangles.get(0));
roiBlack = roi.clone();
roiColor = roiColor.submat(rectangles.get(0));
Imgproc.rectangle(originalFrame, rectangles.get(0).br(), rectangles.get(0).tl(), new Scalar(0,0,255), 2);
}
Imgproc.medianBlur(roi, roi, 3);
Imgproc.adaptiveThreshold(roi, roi, 225, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 15, 3);
Imgproc.medianBlur(roi, roi, 3);
Imgproc.medianBlur(roi, roi, 3);
Imgproc.adaptiveThreshold(roi, roi, 225, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 15, 3);
Imgproc.medianBlur(roi, roi, 3);
roiBinarize = roi.clone();
Mat erode = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
Mat dilate = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT,new Size(3, 3));
Imgproc.morphologyEx(roi, roi, Imgproc.MORPH_CLOSE, dilate);
Imgproc.morphologyEx(roi, roi, Imgproc.MORPH_CLOSE, erode);
Vector<Rect> letters = detectionPlateCharacterContour(roi);
doTesseractOCR(letters, roiBinarize);
return new ProcessedFrame(originalFrame, roiColor, roiBinarize, roi);
}
private static void doTesseractOCR(Vector<Rect> letters, Mat plate){
Tesseract instance = new Tesseract(); //
instance.setLanguage(LANGUAGE);
String resultPlate = "AAA0000";
for(int i= 0; i < letters.size(); i++){
BufferedImage letter = OpenCvUtils.Mat2bufferedImage(plate.submat(letters.get(i)));
try {
String result = instance.doOCR(letter);
String character = result.replace("\n", "");
resultPlate = new StringBuilder(resultPlate).replace(i ,i+1, character).toString();
} catch (TesseractException e) {
System.err.println(e.getMessage());
}
System.out.println("Tesseract output: "+resultPlate);
}
try {
String result = instance.doOCR(OpenCvUtils.Mat2bufferedImage(roiBinarize));
System.out.println("Tesseract output2: "+result.replace("\n", ""));
} catch (TesseractException e) {
System.err.println(e.getMessage());
}
}
private static Vector<Rect> detectionPlateCharacterContour(Mat roi) {
Mat contHierarchy = new Mat();
Mat imageMat = roi.clone();
Rect rect = null;
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Imgproc.findContours(imageMat, contours, contHierarchy, Imgproc.RETR_CCOMP, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Vector<Rect> rect_array = new Vector<>();
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
double ratio = 0;
if(rect.height > rect.width){
ratio = rect.height/rect.width;
}else{
ratio = rect.width/rect.height;
}
Logger.printMessage("Ratio of letter: "+ratio);
double contourarea = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
if (contourarea >= 160 && contourarea <= 1000 && (ratio >= 1 && ratio <= 2)) {
Imgproc.rectangle(roiColor, rect.br(), rect.tl(), new Scalar(10,50,255));
rect_array.add(rect);
}
}
contHierarchy.release();
return rect_array;
}
private static Vector<Rect> detectionContour(Mat outmat) {
Mat contHierarchy = new Mat();
Mat imageMat = outmat.clone();
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Imgproc.findContours(imageMat, contours, contHierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE);
Vector<Rect> rect_array = new Vector<>();
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
Mat contour = contours.get(i);
double contourarea = Imgproc.contourArea(contour);
double ratio = 0;
int radius = 0;
if(rect.height > rect.width){
ratio = rect.height/rect.width;
radius = rect.height/2;
}else{
ratio = rect.width/rect.height;
radius = rect.width/2;
}
if (contourarea >= 2000 && contourarea <= 10000 && (ratio == 1 || ratio == 2)) {
Logger.printMessage("Rectangle ratio: "+ratio);
MatOfPoint2f mat2f = new MatOfPoint2f();
contours.get(i).convertTo(mat2f, CvType.CV_32FC2);
RotatedRect rotatedRect = Imgproc.minAreaRect(mat2f);
double rotationAngle = rotatedRect.angle;
if(rotatedRect.angle > 0)
rotationAngle = 90 - rotatedRect.angle;
else
rotationAngle = rotatedRect.angle;
Logger.printMessage("Rotation is: "+(rotationAngle));
rect = enlargeROI(originalFrame, rect, 10);
rect_array.add(rect);
}
}
contHierarchy.release();
return rect_array;
}
private Vector<Rect> detectionContours(Mat outmat) {
Mat contHierarchy = new Mat();
Mat imageMat = outmat.clone();
Rect contourRect = null;
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Imgproc.findContours(imageMat, contours, contHierarchy, Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Vector<Rect> rect_array = new Vector<>();
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
Mat contour = contours.get(i);
double contourarea = Imgproc.contourArea(contour);
if (contourarea > minBlob && contourarea < maxBlob) {
contourRect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
rect_array.add(contourRect);
}
}
contHierarchy.release();
return rect_array;
}
私はこのコードを実行しますその18.0 Y：111.0 2×：42.0 Y：109.0 7×：65.0 Y：108.0 0X：89.0 Y：108.0 X：29.0 Y：61.0 CのX： 2×iが見つける各矩形の重心52.0 Y：58.0 PのX：77.0 Y：58.0
可能な複製を取得したいhttp://stackoverflow.com/questions/43958962/opencv-enhancing-image-for-ocr） - 明らかに同じ問題が何であるか別の質問を投稿するのではなく、元の質問を適切に改善してください。 –
投稿を削除しました。間違って質問されました。 –
OK：|あなたが「取り除く」イメージの部分を置き換えたいものは何ですか？ （添付された画像の右下隅にある画像を使って、それを行うためのいくつかのさらなるステップについて話していると仮定します）。tesseractに、検出された個々の文字を指定する境界ボックスのベクトルを供給するので、表示のために？ –