python+opencv實現文字顏色識別與標定功能
最近接瞭一個比較簡單的圖像處理的單子,花瞭一點時間隨便寫瞭一下:
數據集客戶沒有是自己隨便創建的:
程序如下:
""" Code creation time:September 11, 2021 Author:PanBo Realize function:It mainly realizes the recognition and calibration of fonts with different colors """ import numpy as np import cv2 as cv font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red = np.array([0, 120, 120]) hight_red = np.array([10, 255, 255]) # lower_black = np.array([0, 0, 0]) height_black = np.array([144, 144, 144]) lower_yellow = np.array([10, 230, 230]) height_yellow = np.array([35, 255, 255]) frame = cv.imread("test.png") cv.namedWindow("test_image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('test_image', frame) img_hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV) mask_red = cv.inRange(img_hsv, lower_red, hight_red) mask_black = cv.inRange(img_hsv, lower_black, height_black) mask_yellow = cv.inRange(img_hsv, lower_yellow, height_yellow) cv.namedWindow("mask_red", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("mask_red", mask_red) cv.namedWindow("mask_black", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("mask_black", mask_black) cv.namedWindow("mask_yellow", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("mask_yellow", mask_yellow) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3)) mask_yellow = cv.morphologyEx(mask_yellow, cv.MORPH_OPEN, kernel) cv.namedWindow("mask_yellow_open", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("mask_yellow_open", mask_yellow) mask_yellow = cv.morphologyEx(mask_yellow, cv.MORPH_CLOSE, kernel) cv.namedWindow("mask_yellow_close", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("mask_yellow_close", mask_yellow) mask_black = cv.medianBlur(mask_black, 3) mask_red = cv.medianBlur(mask_red, 3) mask_yellow = cv.medianBlur(mask_yellow, 3) # cv.imshow(" ", mask_green) cnts1, hierarchy1 = cv.findContours(mask_black, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) cnts2, hierarchy2 = cv.findContours(mask_red, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv.findContours(mask_yellow, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 0), 2) cv.putText(frame, 'black', (x, y-5), font, 0.7, (0, 0, 25),2) for cnt in cnts2: (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) cv.putText(frame, 'red', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) cv.putText(frame, 'yellow', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) cv.namedWindow("output", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("output", frame) cv.waitKey(0)
首先給定字體顏色的上下閾值,然後提取出紅色、黑色以及黃色的字體如下所示:
檢測出原始圖像中存在的紅色字體的為四和五
檢車出原始圖像中存在的黑色字體是一和大
檢測出原始圖像中存在黃色字體的是七和九
但是通過yellow字體檢測的過程中發現有一些椒鹽噪聲需要去剔除,因此做瞭一下中值濾波
但是效果不好有做一個形態學操作——開操作,結果如下:
但是發現瞭七和九發生瞭斷層現象如果進行矩形標定的話會出現兩個矩形,因此又做瞭一下形態學操作中的——閉操作結果如下:
經過閉操作我們發現七處的裂縫沒有瞭但是九還是有,這個是由於設置的yellow上下閾值導致的。
後面進行矩形標定如下所示:
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