检测复选框是否被勾选的最佳方法

Question

我的工作：

1. 扫描纸张
2. 检查水平线和垂直线
3. 检测复选框
4. 如何知道复选框是否被勾选

在这一点上，我想我可以通过使用层次结构和轮廓找到它：下面是我的工作

for i in range (len( contours_region)):     #I already have X,Y,W,H of the checkbox through 
    #print(i)                               #cv2.connectedComponentsWithStats
    x = contours_region[i][0][1]            #when detecting checkbox
    x_1 = contours_region[i][2][1]
    y = contours_region[i][0][0]
    y_1 = contours_region[i][2][0]

    image_copy= image.copy()

    X,Y,W,H = contours_info[i]
    cv2.drawContours(image_copy, [numpy.array([[[X,Y]],[[X+W,Y]],[[X+W,Y+H]],[[X,Y+H]]])], 0, (0,0,255),2)
    gray = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,bw = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
    
    contours,hierarchy = cv2.findContours(bw[x:x_1, y:y_1], cv2.RETR_CCOMP,1)
    
    print('-----Hierarchy-----')
    print(hierarchy)
    print('-----Number of Contours : '+ str(len(contours)))
    cv2.imshow('a', image_copy)
    cv2.waitKey(0)

我得到了这个结果（一些高轮廓，一些高层次）

-----Hierarchy-----
[[[-1 -1  1 -1]
  [ 2 -1 -1  0]
  [ 3  1 -1  0]
  [ 4  2 -1  0]
  [ 5  3 -1  0]
  [ 6  4 -1  0]
  [ 7  5 -1  0]
  [-1  6 -1  0]]]
-----Number of Contours : 8

---

另一个结果：

低轮廓，低层次

-----Hierarchy-----
[[[-1 -1  1 -1]
  [ 2 -1 -1  0]
  [-1  1 -1  0]]]
-----Number of Contours : 3

---

然而，在某些情况下它并不完美，它没有被勾选但仍然得到了非常高的结果

[[[-1 -1  1 -1]
  [ 2 -1 -1  0]
  [ 3  1 -1  0]
  [ 4  2 -1  0]
  [ 5  3 -1  0]
  [-1  4 -1  0]]]
-----Number of Contours : 6

---

总的来说，在查看整个数据后，打勾和不打勾之间的差距并不令人信服。大约 30% 的盒子给出了错误的结果。所以，真希望有更好的方法。

Answer 1

我认为侵蚀功能对你有帮助。使用侵蚀使刻度变大，然后计算非零像素。在这里您可以找到基础知识：

import cv2 
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow
img = cv2.imread("image.png");
cv2_imshow(img)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) 

better_image = cv2.erode(img,kernel)
cv2_imshow(better_image)