python - 如何检测 6 米外的彩色文字？

Question

我正在使用 python、PIL、opencv 和 numpy 来检测单色文本（即一个是红色的，一个是绿色的）。我想在直播期间检测到 6 米外的这些彩色文字。我使用了颜色检测方法，但它们在 30-50 厘米后不起作用。相机应该接近颜色。作为检测这些文本的第二种方法，我使用了 ctpn方法。虽然它检测文本，但它不提供这些文本的坐标，因为我也需要文本的坐标点。我还在 Matlab 中尝试了 OCR 方法来自动检测自然图像中的文本，但它失败了，因为它找到了另一个小对象作为文本。我很纠结该怎么做。

例如，在 6 米外拍摄的图像中有两个不同的文本。一个文本是绿色的，另一个是红色的。这些文本的宽度约为 40-50 厘米。另外，它们只是两个不同的词，不是长篇大论。如何检测它们并将它们的位置指定为 (x1,y1) 和 (x2,y2)？那可能吗 ？需要任何成功的提示吗？

import numpy as np
from PIL import Image

# Open image and make RGB and HSV versions
RGBim = Image.open("AdjustedNewMaze3.jpg").convert('RGB')
HSVim = RGBim.convert('HSV')

# Make numpy versions
RGBna = np.array(RGBim)
HSVna = np.array(HSVim)

# Extract Hue
H = HSVna[:,:,0]

# Find all green pixels, i.e. where 100 < Hue < 140
lo,hi = 100,140
# Rescale to 0-255, rather than 0-360 because we are using uint8
lo = int((lo * 255) / 360)
hi = int((hi * 255) / 360)
green = np.where((H>lo) & (H<hi))

# Make all green pixels black in original image
RGBna[green] = [0,0,0]

def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return array[idx]

value = 120 & 125

green = find_nearest(RGBna, value)
print(green)

count = green[0].size
print("Pixels matched: {}".format(count))
Image.fromarray(green).save('resultgreen.png')

标签： pythonopencvocrtext-recognitioncolor-detection