2010-07-03 25 views
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मेरे पास स्कैन की गई छवियों का एक बड़ा संग्रह है, और वे सब कुछ उनके चारों ओर एक सफेद क्षेत्र के साथ, कुछ हद तक skewed हैं।छवियों में मैं कैसे पता लगा सकता हूं (और सही)?

तो, इन छवियों में रंगों के आयत होते हैं, जो एक बड़े सफेद क्षेत्र से घिरे होते हैं। समस्या यह है कि रंग के ये आयत छवि सीमा के समानांतर नहीं हैं।

मुझे यकीन है कि रंग के इन आयतों को प्रोग्रामेटिक रूप से पहचानने का एक तरीका होना चाहिए, ताकि मैं छवि को घुमा सकूं (इस प्रकार इसे अनदेखा कर सकता हूं) और फिर इसे फसल कर सकूं ताकि केवल दिलचस्प हिस्सा छोड़ा जा सके। मुझे लगता है कि मुझे सच में यकीन नहीं है कि इस प्रक्रिया को क्या कहा जाता है, इसलिए मुझे Google पर समाधान खोजने में परेशानी हो रही है।

क्या कोई मुझे ऐसे दृष्टिकोण के बारे में जानता है जो मुझे शुरू कर देगा? वहाँ कोई पुस्तकालय है कि मुझे देखना चाहिए? या एक एल्गोरिदम का नाम जो मदद करेगा?

मैं इस परियोजना के लिए जावा का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं, लेकिन मैंने अभी तक शुरू नहीं किया है, इसलिए मैं किसी भी भाषा में लाइब्रेरी सुझावों के लिए खुला हूं।

उत्तर

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  • सीमा का पता लगाने
  • hough बदलने
  • आयत समोच्च पहचान (जुड़े घटक समोच्च, तो कम से कम क्षेत्र बाउंडिंग आयत)
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धन्यवाद! हफ़ ट्रांसफॉर्म की खोज ने मुझे http://www.recognition-software.com/image/deskew/ का नेतृत्व किया जिसने बॉक्स के ठीक बाहर मेरी समस्या का समाधान नहीं किया, लेकिन मैं इसे प्राप्त करने के लिए थोड़ा सा कोड ट्विक करने में सक्षम था बहुत अच्छी तरह से काम करने के लिए। – pkaeding

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यह एक टूटा हुआ पृष्ठ है। क्या आप लिंक को सही कर सकते हैं? –

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क्या यह टेस 4j द्वारा कम किया गया था? – wprl

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आप हो सकता है (अगर एक छवि पर सभी आयतों ही तिरछा है) scikit-image http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/ भी आज़माएं।

यह आटा परिवर्तन के लिए एक महान पुस्तकालय है, लेकिन इस तरह के कार्य के लिए राडोन परिवर्तन और ज्यामितीय परिवर्तन जैसे अन्य तरीकों भी हैं।

यह एक अजगर पुस्तकालय है।

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वाह, यह बहुत उपयोगी लग रहा है! – pkaeding

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Alyn टेक्स्ट युक्त छवियों में स्काई का पता लगाने और ठीक करने के लिए एक तृतीय पक्ष पैकेज है। यह स्काई खोजने के लिए कैनी एज डिटेक्शन और हफ़ ट्रांसफॉर्म का उपयोग करता है।

चलाने तिरछा का पता लगाने के लिए, बस

./skew_detect.py -i image.jpg 

चलाने तिरछा सुधारने के लिए,

./deskew.py -i image.jpg -o skew_corrected_image.jpg 
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