Wie erkennt man Textbereiche mit Histogramm?

Question

Ich habe ein Beispielbild, das wie folgt aussieht:

Es könnte eine oder mehr horizontale Linien, die Textabschnitte zu trennen. Suche 4 Textteile zu erhalten, die wie folgt aussieht:

Die horizontalen Linien in der Nähe sein könnte, um den Text und das externe Rechteck ist nicht immer da.

ich folgendes versucht haben - Schwellen - Erodieren & Dilate - FindContours

Da die horizontale Linie auf den Text der Nähe ist, gibt es keine saubere Art und Weise zu erodieren und erweitern Sie den Text oben und unten zu bekommen die Linie. Manchmal funktioniert es und manchmal hängt es nicht von der Nähe der Linie zum Text ab.

Ich habe gelesen, dass mit Hilfe von Histogrammen die horizontale Linie erkannt werden kann und die Textstücke immer konsistent identifiziert werden. Gibt es Hinweise darauf, wie das gemacht werden kann?

Answer 1

Erkennen HougLines -> Black Out die Linien -> Dialate.

-Code

import cv2 
import numpy as np; 

im = cv2.imread("im.png") 

im_gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
ret,thresh = cv2.threshold(im_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

edges = cv2.Canny(im_gray,50,150,apertureSize = 3) 
minLineLength = 100 
maxLineGap = 100 
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap) 
for line in lines: 
    for x1,y1,x2,y2 in line: 
     cv2.line(thresh,(x1,y1),(x2,y2),(0),5) 


kernel = np.ones((3,3),np.uint8) 

thresh = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 10) 





_,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
minArea=5000 #nothing 
for cnt in contours: 
    area=cv2.contourArea(cnt) 
    if(area>minArea): 
     rect = cv2.minAreaRect(cnt) 
     box = cv2.boxPoints(rect) 
     box = np.int0(box) 
     cv2.drawContours(im,[box],0,(0,0,255),2) 

cv2.imshow("thresh", im) 
cv2.imwrite('so_result.jpg',im) 
cv2.waitKey(0) 

Ausgabe