Блог

Мне нужно найти самую большую пустую область в документе и отобразить ее координаты, центральную точку и область, используя python для размещения там QR-кода. Я думаю, что OpenCV и Numpy должно быть достаточно для этой задачи.

• Какой ПОРОГ использовать? Потому что существует много типов сканирований: серое, BW, с цветом, и как правильно найти контур?
• Как это можно реализовать самым быстрым способом? Прилагается пример с использованием первого сканирования из Google, где вы можете видеть, что код должен найти самую большую пустую квадратную область.

@Mark Setchell Спасибо! Этот код отлично работает для всех документов с белым фоном, но когда я использую что-то с цветом на заднем плане, он находит совершенно другую область. Кроме того, чтобы сохранить тонкие линии в документах, я использовал Erode после порогового значения. Пытался изменить пороговое значение и параметры erode, все еще не работает должным образом. Отредактированный пост, добавлены цветные картинки.

Вот возможный подход:

 #!/usr/bin/env python3

import cv2
import numpy as np

def largestSquare(im): 
    # Make image square of 100x100 to simplify and speed up
    s = 100
    work = cv2.resize(im, (s,s), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

    # Make output accumulator - uint16 is ok because...
    # ... max value is 100x100, i.e. 10,000 which is less than 65,535
    # ... and you can make a PNG of it too
    p = np.zeros((s,s), np.uint16)
  
    # Find largest square
    for i in range(1, s): 
        for j in range(1, s): 
            if (work[i][j] > 0 ): 
                p[i][j] = min(p[i][j-1], p[i-1][j], p[i-1][j-1])   1
            else: 
                p[i][j] = 0

    # Save result - just for illustration purposes
    cv2.imwrite("result.png",p)

    # Work out what the actual answer is
    ind = np.unravel_index(np.argmax(p, axis=None), p.shape)
    print(f'Location: {ind}')
    print(f'Length of side: {p[ind]}')
      
# Load image and threshold
im  = cv2.imread('page.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, thr = cv2.threshold(im,127,255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# Get largest white square
largestSquare(thr) 
  

Вывод

 Location: (21, 77)
Length of side: 18
  

Примечания:

1. Я отредактировал вашу красную аннотацию, чтобы она не мешала моему алгоритму.

2. Я установил пороговое значение Otsu, чтобы получить чисто черно-белое — это может подходить или не подходить для вашего варианта использования. Это будет зависеть от ваших сканирований, фона бумаги и т. Д.

3. Я уменьшил изображение до 100×100, чтобы его запуск не занял весь день. Вам нужно будет масштабировать результаты обратно до размера вашего исходного изображения, но я предполагаю, что вы можете сделать это достаточно легко.

Ключевые слова: Обработка изображений, изображение, Python, OpenCV, самый большой белый квадрат, самое большое пустое пространство.