新手入门之如何利用OpenCV 设计文档扫描器-群英

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在日常操作或是项目的实际应用中，有不少朋友对于“新手入门之如何利用OpenCV 设计文档扫描器”的问题会存在疑惑，下面小编给大家整理和分享了相关知识和资料，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面我们一起来了解一下吧。

介绍

在本文中，我们将使用 OpenCV 库来开发 Python 文档扫描器。

OpenCV 的简要概述： OpenCV 是一个开源库，用于各种计算机语言的图像处理，包括 Python、C++ 等。它可用于检测照片（例如使用人脸检测系统的人脸）。

要了解更多关于 OpenCV 的信息，你可以在此处参考他们的官方文档：https://pypi.org/project/opencv-python/

我们的软件应该能够正确对齐文档，检测捕获图像的边界，提升文档的质量，并最终提供更好的图像作为输出。本质上，我们将输入一个文档，即用相机拍摄的未经编辑的图像。OpenCV 将处理该图像。

我们的基本工作流程是：

形态学运算
边缘和轮廓检测
识别角点
转变视角

执行形态学操作

形态学：是一系列图像处理程序和算法，根据图像的高度和宽度来处理图片。最重要的是它们的大小，而不是它们的相对像素值排序。

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations= 3)

我们可以使用morphologyEx() 函数执行操作。Morphology 中的“close”操作与Erosion相同，在此之前是Dilation过程。

我们将创建一个空白文档，因为在处理边缘时图片里的内容会妨碍你，我们不想冒险删除它们。

从捕获的图像中删除背景

照片中非我们拍摄对象的部分也必须删除。与裁剪图像类似，我们将只专注于维护图像所需的部分。可以使用GrabCut库。

GrabCut 在接收到输入图片及其边界后，剔除边界外的所有元素。

为了利用 GrabCut 来识别背景，我们还可以为用户提供手动设置文档边框的选项。

不过，目前，GrabCut 将能够通过从图像的每个角落取 20 个像素作为背景来自动识别前景。

mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
rect = (20,20,img.shape[1]-20,img.shape[0]-20)
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
img = img*mask2[:,:,np.newaxis]

这里的“rect”变量表示我们愿意分离的边界。你可能会遇到部分背景进入线条内部的情况，但这是可以接受的。我们的目标是对象的任何部分都不应超出边界。

边缘和轮廓检测

我们目前拥有一份与原始文件大小相同的空白文件。同样，我们将进行边缘检测。我们将为此使用Canny函数。

为了清理文档的噪声，我们还使用了高斯模糊。

（注意：Canny 函数仅适用于灰度图像，因此如果图像尚不存在，则将图像转换为灰度）。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)
# Edge Detection.
canny = cv2.Canny(gray, 0, 200)
canny = cv2.dilate(canny, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)))

我们在最后一行放大了图像。

在此之后，我们可以继续进行轮廓检测：

我们只会记录最大的轮廓并在一个新的空白文档上进行交互。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)
# Edge Detection.
canny = cv2.Canny(gray, 0, 200)
canny = cv2.dilate(canny, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)))

识别角点

我们将使用已经注意到的四个角对齐纸张。使用“ Douglas-Peucker ”方法和approxPolyDp()函数。

con = np.zeros_like(img)
# Loop over the contours.
for c in page:
  # Approximate the contour.
  epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(c, True)
  corners = cv2.approxPolyDP(c, epsilon, True)
  # If our approximated contour has four points
  if len(corners) == 4:
      break
cv2.drawContours(con, c, -1, (0, 255, 255), 3)
cv2.drawContours(con, corners, -1, (0, 255, 0), 10)
corners = sorted(np.concatenate(corners).tolist())
for index, c in enumerate(corners):
  character = chr(65 + index)
  cv2.putText(con, character, tuple(c), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)

标准化四点定位

def order_points(pts):
    rect = np.zeros((4, 2), dtype='float32')
    pts = np.array(pts)
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]
    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
    return rect.astype('int').tolist()

寻找目的地坐标：

最后一组坐标可以改变图像的视角。如果从通常的视角以一定角度拍摄，这将很有帮助。

(tl, tr, br, bl) = pts
# Finding the maximum width.
widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))
# Finding the maximum height.    
heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))
# Final destination co-ordinates.
destination_corners = [[0, 0], [maxWidth, 0], [maxWidth, maxHeight], [0, maxHeight]]

透视变换

源照片的坐标现在必须与我们事先发现的目标坐标对齐。完成此阶段后，图像看起来就像是从纸张的正上方拍摄的一样。

# Getting the homography.
M = cv2.getPerspectiveTransform(np.float32(corners), np.float32(destination_corners))
final = cv2.warpPerspective(orig_img, M, (destination_corners[2][0], destination_corners[2][1]), flags=cv2.INTER_LINEAR)