Wie kann ich ein Kreispfad-Textbild für das OCR-Programm vorbereiten?

Question

Ich möchte Text auf dem Objekt lesen. Aber OCR-Programm kann es nicht erkennen. Wenn ich den kleinen Teil gebe, kann er erkennen. Ich muss den Kreistext in linearen Text umwandeln. Wie kann ich das machen? Vielen Dank.

Answer 1

können Sie das Bild von kartesischen Koordinatensystem zu Polarkoordinatensystem transformieren, um Kreisbahn Text für OCR-Programm vorzubereiten. Diese Funktion logPolar() kann helfen.

Hier sind einige Schritte Kreisbahn Textbild vorzubereiten:

1. die Zentren HoughCircles() mit Kreisen finden.
2. Holen Sie sich das Mittel und tun Sie etwas Offset, also erhalten Sie die Mitte.
3. (Optimal) Beschneide ein Quadrat des Bildes von der Mitte.
4. Do logPolar(), dann drehen Sie es bei Bedarf.

---

Nach Kreisen erfassen und die Mittel der Zentren und es versetzt bekommen.

Das croped Bild:

Nach logPolar() und rotate()

---

Mein Python3-OpenCV3.3 Code hier präsentiert wird, vielleicht hilft es.

#!/usr/bin/python3 
# 2017.10.10 12:44:37 CST 
# 2017.10.10 14:08:57 CST 
import cv2 
import numpy as np 

##(1) Read and resize the original image(too big) 
img = cv2.imread("circle.png") 
img = cv2.resize(img, (W//4, H//4)) 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

## (2) Detect circles 
circles = cv2.HoughCircles(gray, method=cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=3, circles=None, param1=200, param2=100, minRadius = 200, maxRadius=0) 

## make canvas 
canvas = img.copy() 

## (3) Get the mean of centers and do offset 
circles = np.int0(np.array(circles)) 
x,y,r = 0,0,0 
for ptx,pty, radius in circles[0]: 
    cv2.circle(canvas, (ptx,pty), radius, (0,255,0), 1, 16) 
    x += ptx 
    y += pty 
    r += radius 

cnt = len(circles[0]) 
x = x//cnt 
y = y//cnt 
r = r//cnt 
x+=5 
y-=7 

## (4) Draw the labels in red 
for r in range(100, r, 20): 
    cv2.circle(canvas, (x,y), r, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA) 
cv2.circle(canvas, (x,y), 3, (0,0,255), -1) 

## (5) Crop the image 
dr = r + 20 
croped = img[y-dr:y+dr+1, x-dr:x+dr+1].copy() 

## (6) logPolar and rotate 
polar = cv2.logPolar(croped, (dr,dr),80, cv2.WARP_FILL_OUTLIERS) 
rotated = cv2.rotate(polar, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) 

## (7) Display the result 
cv2.imshow("Canvas", canvas) 
cv2.imshow("croped", croped) 
cv2.imshow("polar", polar) 
cv2.imshow("rotated", rotated) 

cv2.waitKey();cv2.destroyAllWindows()