Пунктирные линии, вероятно, хорошая якорная точка.
Вы можете использовать маску для выравнивания отдельных изображений. Сканируйте края масок для определения координат и используйте их для поворота и смещения изображений. Под этим я подразумеваю цикл по значениям верхнего ряда маски. Первый белый пиксель дает верхнюю центральную координату. Аналогично для других сторон маски. Вы можете сравнить эти значения на разных изображениях, чтобы определить смещение и вращение. Чтобы применить эти преобразования, прочитайте здесь . Это займет довольно много времени, хотя. Возможно, есть более простой вариант:
Я могу ошибаться, но, похоже, вы хотите выровнять страницы, чтобы вы могли извлечь графики, используя жестко закодированные значения. Другой, более простой подход - использовать findContours для создания подизображений «плиток». Затем они могут быть дополнительно обработаны. Это реализовано в приведенном ниже коде.
Разделенные изображения:
код:
import cv2
import numpy as np
# load image
img_large=cv2.imread("BAgla.jpg")
# resize for ease of use
img_ori = cv2.resize(img_large, None, fx=0.2, fy=0.2, interpolation= cv2.INTER_CUBIC)
# create grayscale
img = cv2.cvtColor(img_ori, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# create mask for image size
mask = np.zeros((img.shape[:2]),dtype=np.uint8)
# do a morphologic close to merge dotted line
kernel = np.ones((8,8))
res = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# detect edges for houglines
edges = cv2.Canny(res, 50,50)
# detect lines
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
# draw detected lines
for line in lines:
rho,theta = line[0]
a = np.cos(theta)
b = np.sin(theta)
x0 = a*rho
y0 = b*rho
x1 = int(x0 + 1000*(-b))
y1 = int(y0 + 1000*(a))
x2 = int(x0 - 1000*(-b))
y2 = int(y0 - 1000*(a))
cv2.line(mask,(x1,y1),(x2,y2),(255),2)
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(127),2)
# invert the mask for use with findcontours
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# use findcontours to get the boundingboxes of the tiles
contours, hier = cv2.findContours(mask_inv,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
boundingrects = []
for cnt in contours:
boundingrects.append(cv2.boundingRect(cnt))
# findContours has no garanteed order, so sort array
boundingrects.sort()
# titles for window names / save file names
title = ['Kaart', None, 'Smaakprofiel', 'Basiswaarden','Gelijkaardige bieren','Chemisch Profiel']
# create images for top and bottom tiles
for index in [0,2,3,5]:
x,y,w,h = boundingrects[index]
subimg = img_ori[y:y+h,x:x+w]
cv2.imshow(title[index], subimg )
# combine middle tiles
x1,y1,w1,h1 = boundingrects[1]
x2,y2,w2,h2 = boundingrects[4]
subimg = img_ori[y1:y2+h2,x1:x2+w2]
cv2.imshow(title[4], subimg )
# display result
cv2.imshow("Result", img )
cv2.imshow("Mask", mask )
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Обратите внимание, что я использовал уменьшенную версию изображения, поэтому учитывайте это при обработке изображений.