如何检测图像中的单独数字？

Question

我有一个类似于以下的图像。我要分开两个数字7并4显示的图像中，因为我想为每一个这两个对象的边界框。

我怎么能用 OpenCV 做到这一点？我不知道，我怎么能做到这一点，并在想是否有某种方法可以使用 Sobel 运算符。我唯一累的就是买索贝尔。

s = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)

但不知道如何从这里开始。

Answer 1

对图像中的图形进行分割和检测，主要思想如下：

1. 使用将图像转换为灰度 cv2.cvtColor
2. 模糊图像 cv2.GaussianBlur
3. 用 cv2.Canny
4. 查找轮廓cv2.findContours并从左到右排序 using imutils.contours.sort_contours()以确保当我们遍历轮廓时，它们的顺序是正确的
5. 遍历每个轮廓
   • 使用获取边界矩形 cv2.boundingRect
   • 使用 Numpy 切片查找每个轮廓的 ROI
   • 使用绘制边界框矩形 cv2.rectangle

Canny 边缘检测

检测到的轮廓

裁剪和保存的投资回报率

输出

Contours Detected: 2

代码

import numpy as np
import cv2
from imutils import contours

# Load image, grayscale, Gaussian blur, Canny edge detection
image = cv2.imread("1.png")
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
canny = cv2.Canny(blurred, 120, 255, 1)

# Find contours
contour_list = []
ROI_number = 0
cnts = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts, _ = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")
for c in cnts:
    # Obtain bounding rectangle for each contour
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

    # Find ROI of the contour
    roi = image[y:y+h, x:x+w]

    # Draw bounding box rectangle, crop using Numpy slicing
    cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
    contour_list.append(c)
    ROI_number += 1

print('Contours Detected: {}'.format(len(contour_list)))
cv2.imshow("image", image) 
cv2.imshow("canny", canny)
cv2.waitKey()