Kontrollkästchen aus einem gescannten Bild in node.js auswerten

Question

Ich möchte prüfen, ob das Kontrollkästchen eines gescannten Bildes aktiviert ist oder nicht. Ich habe dafür das Knotenmodul wie node-dv und node-fv gefunden. Aber als ich das installieren musste, bekam ich den folgenden Fehler auf Mac.

../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:51: error: constant expression evaluates to 4294967295 which cannot be narrowed to type 'int' [-Wc++11-narrowing] 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                ^~~~~~~~~~ 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:51: note: insert an explicit cast to silence this issue 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                ^~~~~~~~~~ 
                static_cast<int>() 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:75: error: constant expression evaluates to 4294967295 which cannot be narrowed to type 'int' [-Wc++11-narrowing] 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                      ^~~~~~~~~~ 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:75: note: insert an explicit cast to silence this issue 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                      ^~~~~~~~~~ 
                      static_cast<int>() 
2 errors generated. 
make: *** [Release/obj.target/libopencv/deps/opencv/modules/core/src/arithm1.o] Error 1 
gyp ERR! build error 
gyp ERR! stack Error: `make` failed with exit code: 2 
gyp ERR! stack  at ChildProcess.onExit (/Users/entapzian/.nvm/versions/node/v4.3.1/lib/node_modules/npm/node_modules/node-gyp/lib/build.js:270:23) 
gyp ERR! stack  at emitTwo (events.js:87:13) 
gyp ERR! stack  at ChildProcess.emit (events.js:172:7) 
gyp ERR! stack  at Process.ChildProcess._handle.onexit (internal/child_process.js:200:12) 

Ist die obige Abhängigkeit die beste Lösung für mein Problem? Wenn nicht, bitte schlagen Sie mir eine gute Lösung vor.

Answer 1

Entschuldigung für die verzögerte Antwort, ich war gestern und heute sehr beschäftigt. Hier ist ein Beispiel, das vordefinierte Bereiche eines Bildes erfasst und festlegt, ob die Kontrollkästchen gefüllt oder leer sind. Dies ist nur ein Anfangspunkt und kann wahrscheinlich stark verbessert werden, aber es sollte funktionieren, wenn das gescannte Bild von guter Qualität ist.

Der erste Schritt besteht darin, die Pixel des Bildes zu erhalten. Als Nächstes erhalten Sie die Regionen in dem Bild, die die Kontrollkästchen enthalten, indem Sie sie nach einem Muster aufnehmen. Zuletzt bewerten Sie, ob das Kontrollkästchen aktiviert ist oder nicht, indem Sie die durchschnittliche Helligkeit dieser Region im Bild mit der Grundhelligkeit einer nicht aktivierten Box vergleichen.

Ich empfehle, das get-pixels Node.js-Paket zu verwenden, um die Bildpixel zu erhalten.

Hier ist ein Beispiel, dass Sie wahrscheinlich Ihre Bedürfnisse anpassen können anpassen:

var get_pixels = require(‘get-pixels’); 
var image_uri = 'path_to_image'; 

get_pixels(image_uri, process_image); 

var pattern_width = 800, // Width of your pattern image 
    pattern_height = 1100; // Height of your pattern image 

// The pattern image doesn't need to be loaded, you just need to use its dimensions to reference the checkbox regions below 
// This is only for scaling purposes in the event that the scanned image is of a higher or lower resolution than what you used as a pattern. 

var checkboxes = [ 
    {x1: 10, y1: 10, x2: 30, y2: 30}, // Top left and bottom right corners of the region containing the checkbox 
    {x1: 10, y1: 60, x2: 30, y2: 80} 
]; 

// You'll need to get these by running this on an unchecked form and logging out the adjusted_average of the regions 
var baseline_average = ??, // The average brightness of an unchecked region 
    darkness_tolerance = ??; // The offset below which the box is still considered unchecked 

function process_image(err, pixels) { 

    if (!err) { 

     var regions = get_regions(pixels); 

     var checkbox_states = evaluate_regions(regions); 

     // Whatever you want to do with the determined states 

    }else{ 
     console.log(err); 
     return; 
    } 

} 

function get_regions(pixels) { 

    var regions = [], // Array to hold the pixel data from selected regions 
     img_width = pixels.shape[0], // Get the width of the image being processed 
     img_height = pixels.shape[1], // Get the height 
     scale_x = img_width/pattern_width, // Get the width scale difference between pattern and image (for different resolution scans) 
     scale_y = img_height/pattern_height; // Get the height scale difference 

    for (var i = 0; i < checkboxes.length; i++) { 

     var start_x = Math.round(checkboxes[i].x1 * scale_x), 
      start_y = Math.round(checkboxes[i].y1 * scale_y), 
      end_x = Math.round(checkboxes[i].x2 * scale_x), 
      end_y = Math.round(checkboxes[i].y2 * scale_y), 
      region = []; 

     for (var y = start_y; y <= end_y; y++) { 
      for (var x = start_x; y <= end_x; x++) { 
       region.push(
        pixels.get(x, y, 0), // Red channel 
        pixels.get(x, y, 1), // Green channel 
        pixels.get(x, y, 2), // Blue channel 
        pixels.get(x, y, 3) // Alpha channel 
       ); 
      } 
     } 

     regions.push(region); 

    } 

    return regions; 

} 

function evaluate_regions(regions) { 

    var states = []; 

    for (var i = 0; i < regions.length; i++) { 

     var brightest_value = 0, 
      darkest_value = 255, 
      total = 0; 

     for (var j = 0; j < regions[i].length; j+=4) { 

      var brightness = (regions[i][j] + regions[i][j + 1] + regions[i][j + 2])/3; // Pixel brightness 
      if (brightness > brightest_value) brightest_value = brightness; 
      if (brightness < darkest_value) darkest_value = brightness; 
      total += brightness; 

     } 

     var adjusted_average = (total/(regions[i].length/4)) - darkest_value; // Adjust contrast 
     var checked = baseline_average - adjusted_average > darkness_tolerance ? true : false; 

     states.push(checked); 

    } 

    return states; 

}