OpenCV实战：去除非文字线条提高OCR识别精度

本文档详细介绍了如何利用OpenCV库进行文本图像处理，去除文字中的乱入线条，以便于后续的文字识别。首先，作者提出了一个实际问题，即在一张图片中有一条穿过单词的直线，需要通过编程手段移除，以便让文字识别算法能准确识别出完整的单词"TheTechniquesofMachineVision"。 步骤一：图像预处理 文档首先提到，处理的第一步是对原始图像进行二值化，这是为了突出图像中的线条和背景，使得后续的直线检测更加精确。然而，注意到二值化后的结果并不理想，线条粗细不均，可能会影响直线定位。 步骤二：直线检测 作者尝试使用霍夫变换（Hough Lines）来检测这些线条。霍夫变换是一种常见的计算机视觉技术，用于在图像中寻找直线。代码展示了如何创建一个新的存储结构（CvMemStorage），调用cvHoughLines2函数来检测边缘，并筛选出最有可能代表直线的候选线段。 步骤三：直线区域填充与修复 找到直线后，需要将直线区域填充为背景色（这里指白色），然后通过膨胀（erosion）和腐蚀（dilation）操作来修复由于直线去除导致的单词缺失部分。膨胀操作会增加边界的宽度，而腐蚀则会收缩边界，这样有助于恢复文字的完整性。 然而，尽管这个方法看似简单，但在实践中可能遇到一些挑战，比如线条噪声、边缘检测的准确性以及膨胀腐蚀操作可能导致的文字失真。作者提到的效果不尽如人意，可能意味着需要进一步优化参数或者采用更复杂的算法，如边缘细化或深度学习方法来提高处理效果。 总结来说，这篇文章提供了一个使用OpenCV处理文本图像中乱入线条的基本流程，但同时也提示了在实际应用中可能遇到的问题和需要改进的地方，对于那些从事图像处理和OCR（光学字符识别）工作的读者来说，具有很高的实用性和参考价值。