java opencv 过滤图片中文字数字

要过滤掉图片中的文字和数字，可以使用以下步骤：

1. 将图片转换为灰度图像。

2. 通过二值化将图像转换为黑白图像。可以使用 Otsu's 二值化算法自动确定阈值，也可以手动设置阈值。

3. 使用形态学操作（如腐蚀和膨胀）去除噪声，并将字符和数字分离开来。

4. 使用轮廓检测来识别和过滤掉字符和数字的轮廓。可以使用 OpenCV 的 findContours 函数来实现。

代码示例：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class FilterTextAndNumbers {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载 OpenCV 库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取图片
        Mat image = Imgcodecs.imread("example.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

        // 二值化图像
        Mat binaryImage = new Mat();
        Imgproc.threshold(image, binaryImage, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV + Imgproc.THRESH_OTSU);

        // 形态学操作
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new org.opencv.core.Size(3, 3));
        Imgproc.erode(binaryImage, binaryImage, kernel);
        Imgproc.dilate(binaryImage, binaryImage, kernel);

        // 轮廓检测
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(binaryImage, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 过滤字符和数字轮廓
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            MatOfPoint contour = contours.get(i);
            double area = Imgproc.contourArea(contour);
            if (area < 100 || area > 1000) { // 根据轮廓面积过滤
                continue;
            }
            MatOfPoint2f curve = new MatOfPoint2f(contour.toArray());
            double perimeter = Imgproc.arcLength(curve, true);
            if (perimeter < 100 || perimeter > 300) { // 根据轮廓周长过滤
                continue;
            }
            // 将字符和数字部分涂成白色
            Imgproc.drawContours(image, contours, i, new Scalar(255, 255, 255), -1);
        }

        // 显示处理后的图像
        Imgcodecs.imwrite("result.jpg", image);
    }
}

在这个示例中，我们首先将图片转换为灰度图像，然后使用 Otsu's 二值化算法将其转换为黑白图像。接下来，我们使用腐蚀和膨胀操作去除噪声，并使用轮廓检测来识别和过滤掉字符和数字的轮廓。最后，我们将字符和数字部分涂成白色，以便于在最终的结果图像中过滤掉它们。