如何为不同颜色的相同文本找到相同的投资回报率？

编程问答 2022-05-16

问题描述

我试图在这两个图像上找到投资回报率：

enter image description here

enter image description here

我将此代码用于图像 #1：

image_1 = image1
corr1 = []
gray = cv2.cvtColor(image_1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray,(1,1),1)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,11,10)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
dilate = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=3)

cnts = cv2.findContours(dilate,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
ROI_numbers1 = 0
ROI1 = []
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 5:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(image_1,(x,y),(x + w,y + h),(0,0),1)
        ROI1.append(image_1[y:y+h,x:x+w])
        corr1.append([y,y+h,x,x+w])
        ROI_numbers1 += 1

图片#2 的代码：

image_2 = image2
corr2 = []
gray = cv2.cvtColor(image_2,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
ROI_numbers2 = 0
ROI2 = []
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 5:
        x,h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(image_2,1)
        ROI2.append(image_2[y:y+h,x:x+w])
        corr2.append([y,x+w])
        ROI_numbers2 += 1

在使用 OpenCV 显示 ROI 后，我得到了这个：

enter image description here

为什么图像 #1 中蓝色文本的 ROI 区域小于图像 #2 中白色文本的 ROI 区域？

解决方法

将图像转换为灰度时，白色和蓝色文本将获得不同的灰度值。因此，cv2.GaussianBlur 将给出不同的结果，并且在 cv2.adaptiveThreshold 之后也是如此。最后，找到的轮廓是不同的，遵循 ROI。

不要在这里转换为灰度！在您的原始三通道图像中，遮盖除背景以外的任何内容，即纯灰色 (53,53,53)。该掩码取代了您的 thresh。然后，您可以使用现有的实现。

这是一个检查生成的边界矩形 (ROI) 是否相同的最小示例：

import cv2
import numpy as np


def cnts_from_image(image):
    thresh = (~np.all(image == (53,53),axis=2)).astype(np.uint8) * 255
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
    dilate = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=3)
    cnts = cv2.findContours(dilate,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
    return cnts


rects_white = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts_from_image(cv2.imread('white_text.png'))]
rects_blue = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts_from_image(cv2.imread('blue_text.png'))]

print('All rectangles identical:',np.all([rw == rb for rw,rb in zip(rects_white,rects_blue)]))
# All rectangles identical: True

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System information
----------------------------------------
Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.9.1
NumPy:         1.20.2
OpenCV:        4.5.1
----------------------------------------
opencvopencvpythonroi