我有三种类型的图像，想从中分割出文本。所以我得到了一个干净的二值化 img，如下面的第一张图片。三种类型的图片如下
我尝试过各种技术，但总有一些情况会失败。我首先尝试使用 otsu 算法对 img 进行阈值处理，但它在下面的图像中给出了不好的结果
我尝试了 Guassian、bilateral 和普通模糊内核，但并没有过多地增强结果
任何人都可以提供帮助!
代码是我从中得到的最好的结果
import cv2
gray = cv2.imread("/home/shrouk/Pictures/f2.png", 0)
thresholded = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.imshow("img", thresholded)
这是我需要的最终结果
这是第一种失败的图像。它失败了，因为图像右侧的文本灰度级变浅了
otsu on it的结果在这里，我只需要一种方法来增强右起第三行的单词:
由于背景较暗而失败的第二种类型
otsu 结果不是很好，因为左边的词看起来像膨胀的词
这是 otsu 正确阈值化的类型，因为没有噪音
最佳答案
import cv2
image = cv2.imread("2.png", 0)
adaptive = cv2.adaptiveThreshold(image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,5)
cv2.imshow("adaptive", adaptive)
cv2.waitKey()
关于python - 使用 python 从不良闪电图像中分割文本，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58153717/