ओपनसीवी

Question

के साथ छवियों पर लोगों के आयताकार चित्रों का पता लगाएं मेरे पास लोगों के चित्रों के साथ साल की किताबों की कई छवियां हैं और मैं उन चित्रों का पता लगाने वाले एल्गोरेटम बनाने की कोशिश कर रहा हूं। कम से कम, सही आयताकार चित्रों का पता लगाने के लिए। Example 1Example 2

मैं तीन दिशाओं की जांच के लिए कोशिश कर रहा हूँ:

1. चेहरा पहचान
2. डार्क आयतों का पता लगाने
3. लोग OCR'ed से नाम निष्कर्षण (के बाद से चित्र उज्जवल पृष्ठभूमि पर आम तौर पर गहरे रंग की आकृतियों कर रहे हैं) ग्रंथ

उपरोक्त तीन एल्गोरिदम के परिणामों को जोड़कर, मुझे कुछ कार्यप्रणाली प्राप्त करने की उम्मीद है, जो लागू होगा कई अलग-अलग सालाना पृष्ठों के लिए।

आयताकार पहचान के लिए मुझे किसी भी मदद के लिए बहुत सराहना होगी।

किनारों से आकृति को खोजने के लिए कोशिश कर रहा है:

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); 
Mat source = Imgcodecs.imread("Path/to/image", Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); 
Mat destination = new Mat(source.rows(), source.cols(), source.type()); 

Imgproc.cvtColor(source, destination, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); 
Imgproc.GaussianBlur(destination, destination, new Size(5, 5), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT); 

int threshold = 100; 
Imgproc.Canny(destination, destination, 50, 100); 
Imgproc.Canny(destination, destination, threshold, threshold*3); 

इस बिंदु पर, मैं इस तरह के परिणाम: मैं 3.

यहाँ मेरी कोड an image के लिए लागू किया जाता है जावा और OpenCV के साथ शुरू इसके बाद के संस्करण:

List<MatOfPoint> contourDetections = new ArrayList<>(); 
    Mat hierarchy = new Mat(); 

    // Find contours 
    Imgproc.findContours(destination, contourDetections, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

    // Draw contours 
    Imgproc.drawContours(source, contours, -1, new Scalar(255,0,0), 2); 

इस परिणाम हो रही है: 01,237,

लेकिन यह सुनिश्चित नहीं है कि उन समोच्चों से आयतों को निकालने के लिए कैसे करें क्योंकि कई रेखाएं अपूर्ण हैं।

Mat lines = new Mat(); 
    int thre = 50; 
    int minLineSize = 250; 
    int lineGap = 80; 

    int ignoreLinesShorter = 300; 

    Imgproc.HoughLinesP(destination, lines, 1, Math.PI/180, thre, minLineSize, lineGap); 

    for(int c = 0; c < lines.rows(); c++) { 

     double[] vec = lines.get(c, 0); 

     double x1 = vec[0], 
       y1 = vec[1], 
       x2 = vec[2], 
       y2 = vec[3]; 

     // Filtering only verticat and horizontal lines 
     if(x1 == x2 || y1 == y2) { 

      // Filtering out short lines 
      if(Math.abs(x1 - x2) > ignoreLinesShorter || Math.abs(y1 - y2) > ignoreLinesShorter) { 

       Point start = new Point(x1, y1); 
       Point end = new Point(x2, y2); 

       // Draw line 
       Imgproc.line(source, start, end, new Scalar(0,0,255), 2); 
      } 
     } 
    } 

परिणाम:: HoughLinesP का उपयोग कर

किनारों पर वापस जाना और ऊर्ध्वाधर खोजने की कोशिश और क्षैतिज लाइनों

आकृति के साथ की तरह अभी भी सही आयतों को नहीं देख, मैं कर रहा हूँ कि मैं पता लगा सकता था। क्या आप मेरी सही दिशा में मदद कर सकते हैं? शायद इस कार्य को करने का एक आसान तरीका है?

Answer 1

यह एक पूरा उत्तर नहीं है लेकिन शायद उपयोगी है।

मुझे निम्न कोड के साथ नीचे दी गई छवि मिलती है।

कोड आप http://answers.opencv.org/question/85884

पर मेरे पुराने जवाब देने के लिए उल्लेख कर सकते हैं अगर यह होनहार हम साथ मिलकर में सुधार करने की कोशिश करेंगे लगता है समझने के लिए। क्योंकि किनारों अधूरे हैं

#include <opencv2/highgui.hpp> 
#include <opencv2/imgproc.hpp> 

using namespace cv; 

int main(int argc, char** argv) 
{ 
    Mat img = imread("e:/test/twHVm.jpg"); 
    if (img.empty()) 
     return -1; 

    Mat resized, gray, reduced_h, reduced_w; 
    resize(img, resized, Size(), 1, 1); 

    cvtColor(resized, gray, CV_BGR2GRAY); 

    reduce(gray, reduced_h, 0, REDUCE_AVG); 
    reduce(gray, reduced_w, 1, REDUCE_AVG); 


    for (int i = 0; i < img.cols; i++) 
    { 
     if (reduced_h.at<uchar>(0, i) > 200) // this is experimental value 
     line(resized, Point(i, 0), Point(i, img.rows), Scalar(0, 255, 0), 1); 
    } 

    for (int i = 0; i < img.rows; i++) 
    { 
     if (reduced_w.at<uchar>(i, 0) > 225) // this is experimental value 
     line(resized, Point(0, i), Point(img.cols, i), Scalar(0, 255, 0), 1); 
    } 

    imshow("result", resized); 
    waitKey(0); 
    return 0; 
}