结合灰度变换,直方图均衡、边缘检测、阈值处理和形态学处 理获取A4图像中的文字,代码

时间: 2023-06-14 07:07:19 浏览: 82
以下是基于Python OpenCV库的代码,用于A4图像中的文字获取: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('a4_image.jpg') # 灰度变换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 直方图均衡 equalized = cv2.equalizeHist(gray) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(equalized, 100, 200) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3)) closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) opened = cv2.morphologyEx(closed, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 阈值处理 _, thresholded = cv2.threshold(opened, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 显示处理结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Gray Image', gray) cv2.imshow('Equalized Image', equalized) cv2.imshow('Edges Image', edges) cv2.imshow('Closed Image', closed) cv2.imshow('Opened Image', opened) cv2.imshow('Thresholded Image', thresholded) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,`cv2.imread()` 函数用于读取图像,`cv2.cvtColor()` 函数用于将图像转换为灰度图像,`cv2.equalizeHist()` 函数用于进行直方图均衡,`cv2.Canny()` 函数用于进行边缘检测,`cv2.getStructuringElement()` 函数用于生成用于形态学处理的结构元素,`cv2.morphologyEx()` 函数用于进行形态学处理,`cv2.threshold()` 函数用于进行阈值处理。 最后,使用 `cv2.imshow()` 函数将处理结果显示出来。

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