Member 9379249 Ответов: 1

Отдельные изображения белого текста и черного текста.

Hello everyone,
I am a student currently working in a image processing project.
My task is to separate white text and black text images.

<a href="https://drive.google.com/open?id=0B81c7NmWqSF9UGFYTW0wRUNQM2c">3.jpg - Google Drive</a>[<a href="https://drive.google.com/open?id=0B81c7NmWqSF9UGFYTW0wRUNQM2c" target="_blank" title="New Window">^</a>]

<a href="https://drive.google.com/open?id=0B81c7NmWqSF9eTFBQ0pYWGRfeUE">5.jpg - Google Drive</a>[<a href="https://drive.google.com/open?id=0B81c7NmWqSF9eTFBQ0pYWGRfeUE" target="_blank" title="New Window">^</a>] 

Can anyone suggest method/ parameter to differentiate these images.

Thanks in advance.


Что я уже пробовал:

Пробовал различные фильтры, но не смог различить, так как фон меняется в изображениях.

Sergey Alexandrovich Kryukov

Пожалуйста,не перепостите. Вместо этого продолжите обсуждение на странице вашего первоначального вопроса.
—СА

Member 9379249

Для меня обе проблемы разные. Мне нужен отдельный поток бинаризации для черно-белых текстовых изображений, в то время как низкоконтрастные изображения нужно обрабатывать отдельно. У меня есть много изображений металлических поверхностей, которые имеют различные шумы/переменные контрасты. Я думаю, что все шумы не могут быть обработаны одним преобразованием/фильтром.

Sergey Alexandrovich Kryukov

Они не настолько различны, чтобы делать отдельные посты с вопросами. Как я уже говорил, вам вряд ли нужна бинаризация. Разделение обсуждения на две разные страницы совсем не полезно; и было бы очень полезно держать все это на одной странице. Вы не приняли мой предыдущий ответ и уже задаете отдельный. Именно я указал на то, что фильтрация изображений более актуальна для вашей проблемы, чем классификация изображений, и я согласился с тем, что оба подхода могут быть необходимы.

Я прекрасно понимаю сложность вашей проблемы, но уверен, что она разрешима с некоторой приемлемой точностью.
Пожалуйста, посмотрите мой ответ на этой странице. Это действительно хорошая идея, которая мне очень помогла.

—СА

1 Ответов

Рейтинг:
0

Sergey Alexandrovich Kryukov

Вы только что обобщили свой предыдущий вопрос. Но мой ответ был уже достаточно общим: Дифференциация текстовых изображений с низким и высоким контрастом.

Я не могу сказать, что вам нужны точные преобразования изображений/фильтры, которые вы должны применить, потому что это зависит от платформы и библиотек imagine, которые вы используете. Но каждая несущественная обработка изображений библиотеки vision имеет методы для манипуляций контрастом, а также для работы с шумом. Кроме того, вам может понадобиться преобразовать цветные изображения в серое (преобразование в черно-белое вряд ли потребуется, но это зависит от библиотеки, доступных реализаций распознавания blob-объектов, OCR и тому подобного).

Я уже советовал вам создать экспериментальное приложение, где вы можете играть с различными преобразованиями / фильтрами. Это действительно важно, чтобы получить некоторый опыт, и выяснить в интерактивном режиме, что действительно работает. Такой подход действительно продуктивен.

—СА