テキストフィールドのサイドラインを見つける方法

Question

テキストが入った処理済みのイメージがあり、テキストフィールドのエッジに触れるラインの座標を探したいが、クロスしないでストレッチするテキストの全面を通して下の画像は、（私が描いた赤い線は、私は生の画像に検索したい座標ものの一例を示した）、私は必要なものを示しています。

それはそう単純ではありません、私はエッジを見つけることができません処理されたテキストフィールド（左上、右上など）がある可能性があります。段落の開始（これは可能なシナリオの一例である）：

テキストの辺は直線を形成し、それは上部と底部縁はそう、湾曲していてもよいです物事をより簡単にすることができます。

これを行うにはどうすればよいですか？

私が考えることのできる方法は、実用的でないか、無能であるか、通常は間違った結果をもたらす可能性があります。

場合誰かにおける生の画像は、処理のために必要：

Answer 1

アイデアは、テキストの全ての凸包を見つけることです。凸包を見つけたら、その辺を見つけます。サイドがy座標の変化が大きく、x座標の変化が小さい（すなわち、ラインの傾きが大きい）場合は、サイドラインと見なします。

もたらし画像：

コード：

import cv2 
import numpy as np 

def getConvexCoord(convexH, ind): 
    yLines = [] 
    xLine = [] 
    for index in range(len(ind[0])): 
     convexIndex = ind[0][index] 

     # Get point 
     if convexIndex == len(convexH) - 1: 
      p0 = convexH[0] 
      p1 = convexH[convexIndex] 
     else: 
      p0 = convexH[convexIndex] 
      p1 = convexH[convexIndex + 1] 

     # Add y corrdinate 
     yLines.append(p0[0, 1]) 
     yLines.append(p1[0, 1]) 
     xLine.append(p0[0, 0]) 
     xLine.append(p1[0, 0]) 
    return yLines,xLine 

def filterLine(line): 
    sortX = sorted(line) 
    # Find the median 
    xMedian = np.median(sortX) 
    while ((sortX[-1] - sortX[0]) > I.shape[0]): 

     # Find out which is farther from the median and discard 
     lastValueDistance = np.abs(xMedian - sortX[-1]) 
     firstValueDistance = np.abs(xMedian - sortX[0]) 
     if lastValueDistance > firstValueDistance: 

      # Discard last 
      del sortX[-1] 
     else: 
      # Discard first 
      del sortX[0] 

    # Now return mixX and maxX 
    return max(sortX),min(sortX) 


# Read image 
Irgb = cv2.imread('text.jpg') 
I = Irgb[:,:,0] 

# Threshold 
ret, Ithresh = cv2.threshold(I,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) 

# Find the convex hull of the text 
textPixels = np.nonzero(Ithresh) 
textPixels = zip(textPixels[1],textPixels[0]) 
convexH = cv2.convexHull(np.asarray(textPixels)) 

# Find the side edges in the convex hull 
m = [] 
for index in range((len(convexH))-1): 

    # Calculate the angle of the line 
    point0 = convexH[index] 
    point1 = convexH[index+1] 
    if(point1[0,0]-point0[0,0]) == 0: 
     m.append(90) 
    else: 
     m.append(float((point1[0,1]-point0[0,1]))/float((point1[0,0]-point0[0,0]))) 

# Final line 
point0 = convexH[index+1] 
point1 = convexH[0] 
if(point1[0,0]-point0[0,0]) == 0: 
    m.append(90) 
else: 
    m.append(np.abs(float((point1[0,1]-point0[0,1]))/float((point1[0,0]-point0[0,0])))) 

# Take all the lines with the big m 
ind1 = np.where(np.asarray(m)>1) 
ind2 = np.where(np.asarray(m)<-1) 

# For both lines find min Y an max Y 
yLines1,xLine1 = getConvexCoord(convexH,ind1) 
yLines2,xLine2 = getConvexCoord(convexH,ind2) 
yLines = yLines1 + yLines2 

# Filter xLines. If we the difference between the min and the max are more than 1/2 the size of the image we filter it out 
minY = np.min(np.asarray(yLines)) 
maxY = np.max(np.asarray(yLines)) 

maxX1,minX1 = filterLine(xLine1) 
maxX2,minX2 = filterLine(xLine2) 

# Change final lines to have minY and maxY 
line1 = ((minX1,minY),(maxX1,maxY)) 
line2 = ((maxX2,minY),(minX2,maxY)) 

# Plot lines 
IrgbWithLines = Irgb 
cv2.line(IrgbWithLines,line1[0],line1[1],(0, 0, 255),2) 
cv2.line(IrgbWithLines,line2[0],line2[1],(0, 0, 255),2) 

備考：アルゴリズムは、yが変化座標と仮定 は、x座標の変化よりも大きいです。これは非常に高い遠近歪み（45度）では当てはまりません。この場合、斜面でk-meansを使用し、高い斜面を持つグループを縦線として使用する必要があります。

Answer 2

側面に赤色で表示されている行は、画像を閉じる操作を使用して検索できます。 imclose操作後のmatlab出力をsquare型とsize4の構造要素で見つけてください。

MATLABコードは以下の通りである：

I = rgb2gray（関数imread（ '画像。jpg '））; imshow（I）;タイトル（ 'イメージ'）;

Ibinary = im2bw（I）; 図、imshow（Ibinary）;

se = strel（ 'square'、4）;

Iclose = imclose（Ibinary、se）; 図、imshow（Iclose）;タイトル（ 'side lines'）;