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javascript - 如何检查文本覆盖的图像百分比？

问题描述

有没有办法以编程方式计算文本覆盖图像的百分比？我正在尝试在 node.js 或 python 中执行此操作，但似乎找不到任何执行此操作的内容 - 我找到了很多库，可让您分析文本和/或更改图像属性本身（tesseract最初看起来很有希望），但没有什么能给我一个区域或数量 - 通常只是文本本身。任何想法都将不胜感激，对我尝试过的代码缺乏感到抱歉，但在任何地方都找不到任何关于此的内容。

标签： javascriptpythonnode.jsopencvimage-processing

解决方案

这是使用 OpenCV 的阈值 + 轮廓过滤的潜在方法：

  • 将图像转换为灰度和自适应阈值
  • 使用定义的阈值查找轮廓并过滤以删除所有非文本轮廓
  • 将非文本轮廓绘制到掩码上并按位异或仅获得文本
  • 计算文本像素的百分比

由于您没有提供输入图像，因此我将使用教科书中的此示例图像。注意一些文字是彩色的，并且有一张图片来模拟带有文字的普通图像。

我们首先将图像转换为灰度和自适应阈值cv2.adaptiveThreshold()以获得二值图像。

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,3)

接下来我们使用轮廓区域找到轮廓cv2.findContours()并使用轮廓区域过滤cv2.contourArea()。我们定义了一个picture_threshold值，该值定义了非文本轮廓的阈值。本质上，这个值决定了如果轮廓太大，它一定是图片，所以我们想从图像中过滤掉这些轮廓。在这种情况下，我们将非文本轮廓定义为大于5%图像大小的任何轮廓。这是一个不错的假设，因为单个单词不会大于1%整个图像区域（除非它是徽标，但假设只是普通文本）。

阈值二值图像（左）和蒙版上过滤的非文本轮廓（右）

mask = thresh.copy()
mask = cv2.merge([mask,mask,mask])

picture_threshold = image.shape[0] * image.shape[1] * .05
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area < picture_threshold:
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, (0,0,0), -1)

为了去除不想要的轮廓，我们执行按位异或运算来获得我们过滤后的图像，其中只有文本。这是我们将计算文本像素百分比的图像。

mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.bitwise_xor(thresh, mask)

由于我们只隔离了图像上的文本轮廓，因此我们只需计算图像上白色像素的数量cv2.countNonZero()。我们可以通过除以图像的面积来获得文本像素的百分比。结果如下：

百分比：13.15%

text_pixels = cv2.countNonZero(result)
percentage = (text_pixels / (image.shape[0] * image.shape[1])) * 100
print('Percentage: {:.2f}%'.format(percentage))

完整的完整代码

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,3)

mask = thresh.copy()
mask = cv2.merge([mask,mask,mask])

picture_threshold = image.shape[0] * image.shape[1] * .05
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area < picture_threshold:
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, (0,0,0), -1)

mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.bitwise_xor(thresh, mask)

text_pixels = cv2.countNonZero(result)
percentage = (text_pixels / (image.shape[0] * image.shape[1])) * 100
print('Percentage: {:.2f}%'.format(percentage))

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('result', result)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey()

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