Блог

Я пытаюсь обнаружить логотип в счетах. Хотя я могу получить некоторые результаты, но их недостаточно для обработки. При обнаружении логотипов также обнаруживается нежелательный текст. Следующее взято из фактического счета: —Исходное изображение

и следующие результаты я получаю изображение после операций

Я использую следующий код, который я написал:-

 gray=cv2.imread("Image",0)
ret,thresh1 = cv2.threshold(gray,180,255,cv2.THRESH_BINARY)
kernel_logo = np.ones((10,10),np.uint8)
closing_logo = cv2.morphologyEx(thresh1,cv2.MORPH_CLOSE,kernel_logo, 
iterations = 1)
n=3
noise_removed_logo = cv2.medianBlur(closing_logo, n)

eroded_logo = cv2.erode(noise_removed_logo,kernel_logo, iterations = 8)
dilated_logo=cv2.dilate(eroded_logo,kernel_logo, iterations=3)
  

Не могли бы вы, пожалуйста, помочь мне, какие изменения я должен внести, чтобы удалить шум с моего документированного изображения. Я новичок в компьютерном зрении

Еще несколько примеров: — Оригинальный документ Результат, который я получаю: — Результат после операций над документом

Привет, Мохд Анас Кхан.

Ваш подход к определению логотипа слишком прост, поэтому он не может работать. Если вам нужен подход на уровне продукта, используйте машинное обучение или глубокое обучение. Если вам нужны просто игрушки, то должен сработать простой поисковик countours с фиксированными правилами.

Например, в следующем подходе я определил «логотип» как «контур, который имеет наибольшую площадь». Позже вам понадобятся дополнительные правила, так что удачи.

     import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('contours_1.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

rect_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
threshed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, rect_kernel)
cv2.imwrite("contours_1_thres.jpg", threshed)

im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(threshed,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

ws = []
hs = []
areas = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    print("w: {}, h: {}, area: {}".format(w, h, area))
    ws.append(w)
    hs.append(h)
    areas.append(area)

max_idx = np.argmax(areas)

cv2.drawContours(im, [contours[max_idx]], -1, (0, 255, 0), 3)
# cv2.drawContours(im, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

cv2.imwrite("contours_1_test.jpg", im)
  

Выходные изображения следующие: (Обнаруженный логотип заключен в зеленую рамку)