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基于OpenCV进行文本分块切割-创新互联

假设有如下一张图，如何把其中的文本分块切割出来，比如“华普超市朝阳门店”、“2015-07-26”就是两个文本块。

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基于OpenCV进行文本分块切割

做图像切割有很多种方法，本文描述一种最直观的投影检测法。先来看看什么是投影，简单来说，投影就是在一定方向上有效像素的数量。来看个直观的图像：

基于OpenCV进行文本分块切割

这是一张水平投影图与原图的对比，从投影图上能看到多个波峰，文字多的地方，投影就长，行间的空白处，投影为0。 上个示例代码：

public void HorizontalProjection()
{
    //以灰度图方式读入源文件
    string filename = "source.jpg";
    var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale);

    //二值化，采用阈值分割法
    Cv.Threshold(src, src, 0, 255, ThresholdType.BinaryInv | ThresholdType.Otsu);

    //存储投影值的数组
    var h = new int[src.Height];

    //对每一行计算投影值
    for(int y = 0;y < src.Height;++y)
    {
        //遍历这一行的每一个像素，如果是有效的，累加投影值
        for(int x = 0;x < src.Width;++x)
        {
            var s = Cv.Get2D(src, y, x);
            if(s.Val0 == 255)
                h[y]++;
        }
    }

    //准备一个图像用于画投影图
    var paintY = Cv.CreateImage(src.Size, BitDepth.U8, 1);
    Cv.Zero(paintY);

    //画图
    var t = new CvScalar(255);
    for(int y = 0;y < src.Height;++y)
    {
        for(int x = 0;x < h[y];++x)
            Cv.Set2D(paintY, y, x, t);
    }

    //显示
    using(var window = new CvWindow("Source"))
    {
        window.Image = src;
        using(var win2 = new CvWindow("Projection"))
        {
            win2.Image = paintY;
            Cv.WaitKey();
        }
    }
}

显然找出波峰对应的y值，就能把行切割开了。 得到一行以后，可以采用类似的思想进行垂直投影，挑了一行测试一下，效果如下：

基于OpenCV进行文本分块切割

可以看到效果不是特别好，左右结构的汉字有可能被切开，一个完整的数值也有可能分成多个数字，这种情况需要做一下处理，比如识别的时候要判断如果间距较小就认为仍是同一文本块，或者对图像进行一下横向膨胀处理：

var kernal = Cv.CreateStructuringElementEx(3, 1, 1, 0, ElementShape.Rect);
Cv.Dilate(src, src, kernal, 4);

再计算投影，得到的效果就好多了：

基于OpenCV进行文本分块切割

最后上完整代码以及切割效果展示：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Text;

using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;
using OpenCvSharp.Utilities;

namespace OpenCvTest
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //打开源文件
            string filename = "source.jpg";
            var src = IplImage.FromFile(filename);

            //转成灰度图
            var gray = Cv.CreateImage(src.Size, BitDepth.U8, 1);
            Cv.CvtColor(src, gray, ColorConversion.BgrToGray);

            //二值化，阈值分割算法
            Cv.Threshold(gray, gray, 0, 255, ThresholdType.BinaryInv | ThresholdType.Otsu);

            //分行
            var rows = GetRowRects(gray);

            //针对每一行再分块
            var items = new List();
            foreach (var row in rows)
            {
                var cols = GetBlockRects(gray.Clone(row), row.Y);
                items.AddRange(cols);
            }

            //把识别出的每一块画到原图上去
            var color = new CvScalar(255, 0, 0);
            foreach (var rect in items)
            {
                Cv.DrawRect(src, rect, color, 1);
            }

            //显示
            using (var window = new CvWindow("Image"))
            {
                window.Image = src;
                Cv.WaitKey();
            }
        }

        /// 
        /// 识别行
        /// 
        /// 
        /// 
        private static List GetRowRects(IplImage source)
        {
            var rows = new List();

            //用于存储投影值
            var projection = new int[source.Height];

            //遍历每一行计算投影值
            for (int y = 0; y < source.Height; ++y)
            {
                for (int x = 0; x < source.Width; ++x)
                {
                    var s = Cv.Get2D(source, y, x);
                    if (s.Val0 == 255)
                        projection[y]++;
                }
            }

            bool inLine = false;
            int start = 0;

            //开始根据投影值识别分割点
            for (int i = 0; i < projection.Length; ++i)
            {
                if (!inLine && projection[i] > 10)
                {
                    //由空白进入字符区域了，记录标记
                    inLine = true;
                    start = i;
                }
                else if ((i - start > 5) && projection[i] < 10 && inLine)
                {
                    //由字符区域进入空白区域了
                    inLine = false;

                    //忽略高度太小的行，比如分隔线
                    if (i - start > 10)
                    {
                        //记录下位置
                        var rect = new CvRect(0, start - 1 , source.Width, i - start + 2);
                        rows.Add(rect);
                    }
                }
            }
            
            return rows;
        }

        /// 
        /// 识别块
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        private static List GetBlockRects(IplImage source, int rowY)
        {
            var blocks = new List();

            //用于存储投影值
            var projection = new int[source.Width];
            
            //先进行横向膨胀
            var kernal = Cv.CreateStructuringElementEx(3, 1, 1, 0, ElementShape.Rect);
            Cv.Dilate(source, source, kernal, 4);

            //遍历每一列计算投影值
            for (int x = 0; x < source.Width; ++x)
            {
                for (int y = 0; y < source.Height; ++y)
                {
                    var s = Cv.Get2D(source, y, x);
                    if (s.Val0 == 255)
                        projection[x]++;
                }
            }

            bool inBlock = false;
            int start = 0;

            //开始根据投影值识别分割点
            for (int i = 0; i < projection.Length; ++i)
            {
                if (!inBlock && projection[i] >= 2)
                {
                    //由空白区域进入字符区域了
                    inBlock = true;
                    start = i;
                }
                else if ((i - start > 10) && inBlock && projection[i] < 2)
                {
					//由字符区域进入空白区域了
					inBlock = false;

					//记录位置，注意由于传入的是source只是一行，因此最终的位置信息要+rowY
					if(blocks.Count > 0)
					{
						//跟上一个比一下，如果距离过近，认为是同一个文本块，合并
						var last = blocks[blocks.Count - 1];

						if (start - last.X - last.Width <= 5)
						{
							blocks.RemoveAt(blocks.Count - 1);
							var rect = new CvRect(last.X, rowY, i - last.X, source.Height);
							blocks.Add(rect);
						}
						else
						{
							var rect = new CvRect(start, rowY, i - start, source.Height);
							blocks.Add(rect);
						}
					}
					else
					{
						var rect = new CvRect(start, rowY, i - start, source.Height);
						blocks.Add(rect);
					}                }
            }

            return blocks;
        }
    }
}

得到的图像如下，效果还行，将来继续优化吧：

基于OpenCV进行文本分块切割

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