您的案例比解决方案所依据的教程中提供的案例要简单得多。使用这种方法,由于有时字符的水平部分会被视为行,因此您将无法100%地过滤行。
取决于您的期望(您尚未真正指定),尤其是您期望的准确性,您可能想尝试查找字符而不是找到行。那应该为您提供更强大的功能。
关于代码,通过在图像上找到水平线之后(在verticalsize = rows / 30
代码行之前)添加几行代码,您可以获得一些结果。我已经处理了一半大小的图像。
Horizo??ntalsize = int(cols / 30)的结果
结果与horizo??ntalsize = int(cols / 15)
同样,我要强调的是,在您的情况下,采用这种方法将永远是不正确的。这是代码段:
#inverse the image, so that lines are black for masking
horizontal_inv = cv2.bitwise_not(horizontal)
#perform bitwise_and to mask the lines with provided mask
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=horizontal_inv)
#reverse the image back to normal
masked_img_inv = cv2.bitwise_not(masked_img)
cv2.imshow("masked img", masked_img_inv)
cv2.imwrite("result2.jpg", masked_img_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
horizontalsize
如果我提供的图像有些令人满意,请尝试使用。我还使用了int转换,因为这是该getStructuringElement
函数所期望的:horizontalsize = int(cols / 30)
。
您还可以尝试对结果进行一些平滑和形态处理。这应该使字符更具可读性。