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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

print("thresh =",thresh)
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))//获取thresh二值灰度图片中的白色文字区域的点
print("coords =",coords)

min_rect = cv2.minAreaRect(coords)//由点集获取最小矩形(包含中心坐标点、宽和高、偏转角度)
print("min_rec =",min_rect)
box = cv2.boxPoints(min_rect)//获取最小矩形的4个顶点坐标。

但是通过一下这个绘制矩形函数,画出来上述的最小矩形与文字区域偏差很大,但是获取到的偏转角度是对的。

不明白他们什么关系啊?

#  根据四点画原矩形
def drawRect(img, pt1, pt2, pt3, pt4, color, lineWidth):
  cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt2), color, lineWidth)
  cv2.line(img, tuple(pt2), tuple(pt3), color, lineWidth)
  cv2.line(img, tuple(pt3), tuple(pt4), color, lineWidth)
  cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt4), color, lineWidth)

有哪路朋友路过,帮一下忙,给指点一二,多谢朋友

附实验问题截图:

python3+openCV 获取图片中文本区域的最小外接矩形实例

补充知识:opencv2 3.2 类中实现提取蓝天颜色

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

class ColorDetector{

private:
int maxDist; //最小差距
Vec3b target ; //目标颜色
Mat result;
public:
ColorDetector():maxDist(100),target(0,0,0)
{

}
void setColorDistanceThreshold(int distance) //设置颜色差距的阈值
{
if(distance<0)
distance=0;
maxDist=distance;
}
int getColorDistanceThreshold() const //取得颜色差距的阈值
{
return maxDist;
}

void setTargetColor(uchar blue,uchar green,uchar red) //设置需要检测的颜色
{
target=Vec3b(blue,green,red);
}

void setTargetColor(Vec3b color)
{
target=color;
}

Vec3b getTargetColor() const
{
return target;
}
Mat process(const cv::Mat &image) ;
int getDistance(const Vec3b &color) ;
};

Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image) 
{
result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);
Mat_<Vec3b>::const_iterator it=image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::const_iterator itend=image.end<Vec3b>();
Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();
for ( ; it!= itend; ++it, ++itout) 
{
if (getDistance(*it)<maxDist) 
{
*itout=255;
} 
else 
{
*itout=0;
}
}
return result;
}

int ColorDetector::getDistance(const Vec3b &color) 
{
return abs(color[0]-target[0])+
abs(color[1]-target[1])+
abs(color[2]-target[2]);
}
void main()
{
ColorDetector cdetect;
Mat img=imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\工作\\testp\\boldt.jpg");
if(img.empty())
return;

cdetect.setTargetColor(230,190,130);

imshow("original",img);
imshow("result",cdetect.process(img));
waitKey(0);
}

以上这篇python3+openCV 获取图片中文本区域的最小外接矩形实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python3,openCV,图片,文本区域,矩形

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。