두 직선 사이의 영역 감지

Question

아래에 첨부 된 이미지가 1,000 개 이상 있습니다.

나는 단지이 이미지에서 필기 부분을 추출해야합니다. 입력 된 영역의 크기가 많이 달라서 손으로 쓴 부분의 크기도 변하므로 행과 열의 고정 픽셀 값을 기반으로 추출 할 수 없습니다. img = img(300:1800,200:1600)

그러나 필기 부분은 항상 두 직선 사이에 있습니다 그래서 내가 조사한 한 가지 해결책은 이미지의 선을 어떻게 든 감지하고 그 선들 사이의 영역을 추출하는 것이 었습니다.

튜토리얼을 다음과 같이 시도했습니다. http://www.mathworks.com/examples/image/mw/images-ex64995063-detect-lines-in-images-using-hough은 hough transform을 사용하여 선을 감지하지만 예상 결과를 얻지 못했습니다.

내가 먼저 원본 이미지

edg1 = edge(img,'canny'); 

에 그것을 시도하지만 아주 시끄러운 결과를 얻었다.

그래서 나는 논리적으로 변환 한 후 다시 시도했습니다.

img_bw = im2bw(img,graythresh(img)); 
edg2 = edge(img_bw,'canny'); 

그러나 예상대로 줄이 감지되지 않았습니다.

오전 나는 옳은 길을가는? 파일에서 손으로 쓴 부분을 추출하는 가장 좋은 방법입니까?

그렇다면 어떻게 선이 감지되는지 확인하고 해당 선의 좌표를 얻습니다.

는

Answer 1

정보의 대부분은 여기에 코드 주석에 있지만 간단한 개요입니다

필자의 접근 방식은 행 정보를 사용하여 행을 찾는 방법이었습니다. 하나의 열을 가져 와서 픽셀 값을 플로팅하는 것을 생각해보십시오. 선 (또는 검은 색 텍스트)은이 형식으로 쉽게 볼 수 있어야합니다. 그래서 저는 전체 행의 평균을 취하여 선을 찾는 데 도움이되는 프로파일을 사용했습니다. 선이 한 행을 가로 지르므로 모든 값이 낮아지고 강한 피크를 생성합니다. 문자에는 공백이 많으므로 행 평균에 더 많은 흰색 픽셀이 포함되어야하므로 최대 값이 정의되지 않습니다.

최종 가정은이 프로파일의 두 개의 가장 큰 봉우리) 라인이어야합니다.

불행하게도, 나는 두 개의 매개 변수에 대한 몇 가지 실증 분석 (추측과 확인)을했고, 그들은

1. st_size 이미지 청소에 사용되는 구조 요소의 크기

   , 수정이 필요할 수 있습니다. 모든 이미지가 거의 동일한 크기이면 수정이 필요 없습니다. 자동으로 결정되지는 않지만 설정 크기의 스무딩 필터를 사용하는 것과 다르지 않으므로 많은 문제가 발생하지 않아야합니다.

2. mask_thresh 피크를 찾는 데 사용되는 값입니다. 다른 이미지에 문제가있을 수 있습니다. 기준은 bot_lin_loc보다 낮지 만 손으로 ​​쓴 텍스트 섹션의 최고점보다 높습니다. 나는 단순히 가장 큰 피크 이 알고리즘에서 가장 약한이며, 최종에 대한 조정이 필요할 수의 1/3을 만들어

im = imread('http://i.stack.imgur.com/1mO1S.jpg'); 
gim = rgb2gray(im); 
[im_h,im_w] = size(gim); 

%this is a quick attempt to remove background noise, the goal is to remove 
%all the letters, and what you are left with is background 
st_size = 10; 
st = strel('disk',10); 
im_background = imdilate(gim,st); 

%now we take the difference between our background and original image 
im_foreground = abs(im_background-gim); 

%reduce the image to a row average to find lines 
rowavg = mean(im_foreground,2); 

%peak threshold (unfortunately this was determined empircally,I'm not sure 
%if it could easily be automated) 
mask_thresh = max(rowavg)/3; 
masked = rowavg > mask_thresh; 

%finds the peaks using the values over the threshold (this is sort of like 
%non-maxima suppression) 
potential_peak_idx = find(masked); 
[~,peak_loc] = findpeaks(double(masked)); 

%at this point we assume the two "lines" closest to the bottom of the image 
%are the lines that outline the text 
bot_lin_loc = peak_loc(end); 
top_lin_loc = peak_loc(end-1); 

    %% plots results 
figure(1) 
subplot(2,2,1); imshow(gim); title('bw input image'); 
subplot(2,2,2); imshow(im_background); title('background image'); 
subplot(2,2,3); imshow(im_foreground); title('foreground image'); 
subplot(2,2,4); 
    imshow(im); 
    hold on 
    line([0,im_w],[top_lin_loc, top_lin_loc],'color','g') 
    line([0,im_w],[bot_lin_loc, bot_lin_loc],'color','r') 
    plot(rowavg,(1:1:numel(rowavg)),'color','b') 
    hold off 
    title('annotated image'); 

figure(2) 
plot(rowavg); title('row average') 
hold on 
grid on 
scatter(peak_loc,rowavg(peak_loc)) 
line([0,im_h],[mask_thresh, mask_thresh],'color','g') 
hold off 
legend('rowavg profile','peaks','peak threshold') 

%this is just a large version of subplot 4 
figure(3) 
imshow(im); 
hold on 
line([0,im_w],[top_lin_loc, top_lin_loc],'color','g') 
line([0,im_w],[bot_lin_loc, bot_lin_loc],'color','r') 
plot(rowavg,(1:1:numel(rowavg)),'color','b') 
hold off 
legend('top loc','bot loc','row avg') 
title('annotated image'); 

및 이미지 프로세싱 코드, 그래서 여기에 사진이없는 가치가 결과는

[

Answer 2

어쩌면 가장자리를 감지하기 전에 한 걸음 더 나아가 처리하려고 감사드립니다. x 축을 따라 투영을 시도 할 수 있습니다. 행을 반복하고 개별 행을 따라 합산하면됩니다. 그러면 텍스트와 줄이있는 부분이 나타납니다. 그런 다음 선의 더 얇은 피크를 선택하기 만하면 선을 감지 할 수 있습니다. (I는 가우시안 필터 또는 유사한 그냥 효과 증명 확신)

나는 형태 학적 필터를 사용하여 일부 예비 이미지 청소를했다 :