Не существует (AFAIK) действительно простых способов.
Самый простой способ не дает хороших результатов: разделяйте каналы и удаляйте мелкие компоненты.
Результат таков:
Как видите, осталось несколько цифр и знаков процента, поскольку они связаны с разделительными линиями, и удаление мелких компонентов для них не работает.
Если вам нужна лучшая работа, вы должны сопоставить изображение с шаблоном каждого номера, и после идентификации удалите его.
Здесь вы можете увидеть результат корреляции с числом «2»:
Идентифицирован один неправильный «2» (см. Вверху слева), поэтому для общей процедуры может потребоваться более сложный подход.
В любом случае, я думаю, что подобные манипуляции намного превосходят то, что вы можете ожидать от K-12.
НТН!
Редактировать
Согласно вашему запросу, некоторые подробности о первом методе.
Сначала вы разделяете три канала и получаете три изображения:
Вы держите третий (синий канал)
Затем вам нужно удалить меньшие компоненты. Есть много способов сделать это, возможно, самый простой из них - это обнаружение подключения, например, в алгоритме заливки , но вы просто измеряете компоненты, не заполняя их.
Основная (не оптимизированная) идея - перемещаться по каждому пикселю изображения и подсчитывать, сколько пикселей «связано» с ним. Если число меньше указанного (пороговое), вы просто удаляете весь набор. В большинстве библиотек для работы с изображениями все эти функции уже реализованы.