Python - Обнаружение изображения цифр

Question

Я хочу, чтобы первое изображение обрезалось, как второе. неразрезано вырезано Возможно ли это при любых размерах изображения? Это должно работать для каждого размера изображения, и мы не знаем, где находится первый черный пиксель? Используется для машинного обучения. Нам нужно вырезать изображение для машинного обучения распознавания ди git.

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#couper l'image (entre le 1e et le dernier pixel)
def cuttingImage(image):

    # ouverture d’une image entant que noir/blanc:
    imageSource=Image.open(image).convert('L')

    #dimension de l'image
    width, height = imageSource.size
    #test
    #print(self.width,self.height)
    #prendre tous les pixels d'une image dans un array
    #diviser par 255 pour avoir 0 ou 1 comme valeur des pixels
    pixels=np.asarray(imageSource,dtype=np.float32)/255
    print("matriz de l'image",image)
    print(pixels)

    #créer un variable imageArray pour le tableau des pixels
    #plus lisible
    imageArray=pixels

    #longeur maximum
    maxWidth=width-1

    #une valeur maximal entre les dimensions de l'image diviser par 20
    #utilser pour couper l'image
    space=max(width//20,height//20)

    #rechercher le premier pixel
    for top, row in enumerate(imageArray):
        for left, pix in enumerate(row):
            if pix>=0.7:
               break

    #recherche le dernier pixel
    for down, row in enumerate(reversed(imageArray)):
        for right, pix in enumerate(reversed(row)):
            if maxWidth - right == left:
              # Image impossible
              break        
            elif pix>=0.7:
                break
    #longeur de l'image
    crop_width = abs(right - left) 
    # hauteur de l'image
    crop_height = abs(down - top) 
    #premier pixel sur l'axe des abscisses
    crop_center_x = int(left + crop_width/2)
    #premier pixel sur l'axe de l'ordonné
    crop_center_y = int(top + crop_height/2) 

    #tester
    #print(space)
    #definier les dimensions du nouveau image
    if(width<height):
        if(space>=50 and space<60):
            box=(((width-crop_center_x//2)//2,height-crop_center_y+3*space,crop_width-1.5*space,height+crop_height-3*space))
        elif(space<200):
            box=((-space+(width-crop_center_x//2)//2,height-crop_center_y+space,crop_width-space,height+crop_height-space))
        else:
            box=((-space+(width-crop_center_x//2)//2,height-crop_center_y+8*space,crop_width-1.5*space,height+crop_height-8*space))
    else:
        box=((-2*space+width-crop_center_x//2,height-crop_center_y+2*space,crop_width-3.5*space,height+crop_height-2*space))


    #Couper l'image avec l'aide de variable box
    imageSource=imageSource.crop(box)

    imageSource.save("ImageNorm_img/new-test.jpg")

    #fermer l'image
    imageSource.close()

Answer 1

Я думаю, вы просто хотите что-то подобное.

#!/usr/bin/env python3

from PIL import Image
import numpy as np

# Load image, and make into Numpy array
im = Image.open('text.jpg')
na = np.array(im.convert('L'))

# Stretch the contrast to range 0..255 to maximize chances of splitting digits from background
na = ((na.astype(np.float)-na.min())*255.0/(na.max()-na.min())).astype(np.uint8)

# Threshold image to pure black and white
blk = np.array([0],  np.uint8)
wht = np.array([255],np.uint8)
thr = np.where(na>128, blk, wht)

# Go back to PIL Image from Numpy array
res = Image.fromarray(thr)

# Get bounding box from thresholded image
bbox = res.getbbox()
print('Bounding box:',bbox)

# Apply bounding box to original image and save
result = im.crop(bbox)
result.save('result.png')