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 22:07:19 浏览: 80
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。