Обрежьте точную документную бумагу с изображения, удалив черную рамку с фотографий в Java / Python

Question

Я сделал несколько снимков каталожных карточек, но теперь у меня проблема в том, что фотографирование было не идеальным, и на каждой фотографии есть черная рамка. Я хотел бы обрезать фотографию так, чтобы только рамка оставалась без рамки.

В сети я мог найти подобную проблему, но она касалась только компьютерных изображений, поэтому можно предположить, что у черного был RGB (0,0,0), что не так со мной. В середине также есть черный текст, который я не хочу вырезать.

Есть ли у вас какие-либо идеи, как я могу подойти к этому?

Вот пример изображения (это на немецком языке:

Answer 1

Идея состоит в пороговом значении изображения для получения двоичного изображения, а затем нахождения контуров и сортировки с использованием области контура. Наибольшим контуром должна быть учетная карточка. Затем мы можем применить четырехточечное перспективное преобразование , чтобы получить изображение с высоты птичьего полета. Вот результаты:

Двоичное изображение

Результат

Результат темный, поэтому для повышения контрастности посмотрите на Automati c Настройка контрастности и яркости цветной фотографии на листе бумаги с помощью OpenCV . Кроме того, он немного искажен, поэтому вы должны выполнить коррекцию перекоса. Взгляните на Python Коррекция перекоса OpenCV , Как отменить перекос изображения и Определить угол ориентации изображения на основе направления текста

Я оставлю вам эти шаги:)

Код

from imutils.perspective import four_point_transform
import cv2
import numpy

# Load image, grayscale, Gaussian blur, Otsu's threshold
image = cv2.imread("1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Find contours and sort for largest contour
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
displayCnt = None

for c in cnts:
    # Perform contour approximation
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        displayCnt = approx
        break

# Obtain birds' eye view of image
warped = four_point_transform(image, displayCnt.reshape(4, 2))

cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("warped", warped)
cv2.imshow("image", image)
cv2.imwrite("thresh.png", thresh)
cv2.imwrite("warped.png", warped)
cv2.imwrite("image.png", image)
cv2.waitKey()

Answer 2

Возможно, ответ предыдущего поста полезен { ссылка } Кроме того, это также может оказаться полезным

from PIL import ImageChops

     def trim(im, border):
         bg = Image.new(im.mode, im.size, border)
         diff = ImageChops.difference(im, bg)
         bbox = diff.getbbox()
         if bbox:
             return im.crop(bbox)
         else:
             # found no content
             raise ValueError("cannot trim; image was empty")