node.js内のスキャンされた画像からチェックボックスを評価してください。

Question

私が評価したいと思っているのは、スキャンされた画像からチェックボックスがチェックされているかどうかです。私はnode-dvとnode-fvのようなノードモジュールを見つけました。しかし、これをインストールするには、私はMacで次のエラーがあります。

../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:51: error: constant expression evaluates to 4294967295 which cannot be narrowed to type 'int' [-Wc++11-narrowing] 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                ^~~~~~~~~~ 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:51: note: insert an explicit cast to silence this issue 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                ^~~~~~~~~~ 
                static_cast<int>() 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:75: error: constant expression evaluates to 4294967295 which cannot be narrowed to type 'int' [-Wc++11-narrowing] 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                      ^~~~~~~~~~ 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:75: note: insert an explicit cast to silence this issue 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                      ^~~~~~~~~~ 
                      static_cast<int>() 
2 errors generated. 
make: *** [Release/obj.target/libopencv/deps/opencv/modules/core/src/arithm1.o] Error 1 
gyp ERR! build error 
gyp ERR! stack Error: `make` failed with exit code: 2 
gyp ERR! stack  at ChildProcess.onExit (/Users/entapzian/.nvm/versions/node/v4.3.1/lib/node_modules/npm/node_modules/node-gyp/lib/build.js:270:23) 
gyp ERR! stack  at emitTwo (events.js:87:13) 
gyp ERR! stack  at ChildProcess.emit (events.js:172:7) 
gyp ERR! stack  at Process.ChildProcess._handle.onexit (internal/child_process.js:200:12) 

上記の依存関係は、私の問題のための最良の解決策ですか？そうでない場合は、私に良い解決策を提案してください。

Answer 1

遅れて申し訳ありませんが、昨日と今日は本当に忙しかったです。ここでは、イメージの定義済みの領域を取得し、チェックボックスがいっぱいになるか空になるかを決定する例を示します。これは出発点に過ぎず、大幅に改善される可能性がありますが、スキャンされた画像が適切な品質であれば機能するはずです。

最初の手順は、画像のピクセルを取得することです。次に、パターンに従って画像を取得して、チェックボックスを含む画像内の領域を取得します。最後に、画像のその領域の平均輝度とチェックされていないボックスのベースライン輝度を比較することで、チェックボックスがチェックされているかどうかを評価します。

get-pixels Node.jsパッケージを使用してイメージピクセルを取得することをおすすめします。ここで

あなたはおそらくあなたのニーズに合わせて調整することができますことを例です：

var get_pixels = require(‘get-pixels’); 
var image_uri = 'path_to_image'; 

get_pixels(image_uri, process_image); 

var pattern_width = 800, // Width of your pattern image 
    pattern_height = 1100; // Height of your pattern image 

// The pattern image doesn't need to be loaded, you just need to use its dimensions to reference the checkbox regions below 
// This is only for scaling purposes in the event that the scanned image is of a higher or lower resolution than what you used as a pattern. 

var checkboxes = [ 
    {x1: 10, y1: 10, x2: 30, y2: 30}, // Top left and bottom right corners of the region containing the checkbox 
    {x1: 10, y1: 60, x2: 30, y2: 80} 
]; 

// You'll need to get these by running this on an unchecked form and logging out the adjusted_average of the regions 
var baseline_average = ??, // The average brightness of an unchecked region 
    darkness_tolerance = ??; // The offset below which the box is still considered unchecked 

function process_image(err, pixels) { 

    if (!err) { 

     var regions = get_regions(pixels); 

     var checkbox_states = evaluate_regions(regions); 

     // Whatever you want to do with the determined states 

    }else{ 
     console.log(err); 
     return; 
    } 

} 

function get_regions(pixels) { 

    var regions = [], // Array to hold the pixel data from selected regions 
     img_width = pixels.shape[0], // Get the width of the image being processed 
     img_height = pixels.shape[1], // Get the height 
     scale_x = img_width/pattern_width, // Get the width scale difference between pattern and image (for different resolution scans) 
     scale_y = img_height/pattern_height; // Get the height scale difference 

    for (var i = 0; i < checkboxes.length; i++) { 

     var start_x = Math.round(checkboxes[i].x1 * scale_x), 
      start_y = Math.round(checkboxes[i].y1 * scale_y), 
      end_x = Math.round(checkboxes[i].x2 * scale_x), 
      end_y = Math.round(checkboxes[i].y2 * scale_y), 
      region = []; 

     for (var y = start_y; y <= end_y; y++) { 
      for (var x = start_x; y <= end_x; x++) { 
       region.push(
        pixels.get(x, y, 0), // Red channel 
        pixels.get(x, y, 1), // Green channel 
        pixels.get(x, y, 2), // Blue channel 
        pixels.get(x, y, 3) // Alpha channel 
       ); 
      } 
     } 

     regions.push(region); 

    } 

    return regions; 

} 

function evaluate_regions(regions) { 

    var states = []; 

    for (var i = 0; i < regions.length; i++) { 

     var brightest_value = 0, 
      darkest_value = 255, 
      total = 0; 

     for (var j = 0; j < regions[i].length; j+=4) { 

      var brightness = (regions[i][j] + regions[i][j + 1] + regions[i][j + 2])/3; // Pixel brightness 
      if (brightness > brightest_value) brightest_value = brightness; 
      if (brightness < darkest_value) darkest_value = brightness; 
      total += brightness; 

     } 

     var adjusted_average = (total/(regions[i].length/4)) - darkest_value; // Adjust contrast 
     var checked = baseline_average - adjusted_average > darkness_tolerance ? true : false; 

     states.push(checked); 

    } 

    return states; 

}