opencv - 如何将垂直线的表格图像拆分为三个图像？

Question

我想将垂直线上的表格图像拆分为三个图像，如下所示。是否可以？每列的宽度是可变的。可悲的是，如您所见，左侧垂直线是从标题向下绘制的。

• 输入图像 (input.png)

• 输出图像 (output1.png)

• 输出图像 (output2.png)

• 输出图像 (output3.png)

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更新 1

可悲的是，如您所见，左侧垂直线是从标题向下绘制的。

这意味着我猜下面的图像 B 更容易分割。但我的情况是A。

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更新 2

我正在尝试按照@HansHirse 给我的方式去做。我的期望是 sub_image_1.png、sub_image_2.png 和 sub_image_3.png 存储在 out 文件夹中。但到目前为止还没有运气。我正在调查它。

https://github.com/zono/ocr/blob/16fd0ec9a2c7d2e26279ec53947fe7fbab9f526d/src/opencv.py

$ git clone https://github.com/zono/ocr.git
$ cd ocr
$ git checkout 16fd0ec9a2c7d2e26279ec53947fe7fbab9f526d
$ docker-compose up -d
$ docker exec -it ocr /bin/bash
$ python3 opencv.py

标签： opencv

Answer 1

由于您的表格完全对齐，您可以反转图像的二进制阈值，并沿 y 轴计数（白色）像素以检测垂直线：

您需要清理山峰，因为较粗的线条可能会出现高原。

这就是我在 Python OpenCV 中的想法：

import cv2
import numpy as np
from skimage import io              # Only needed for web reading images

# Web read image via scikit-image; convert to OpenCV's BGR color ordering
img = cv2.cvtColor(io.imread('https://i.stack.imgur.com/BTqBs.png'), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# Inverse binary threshold grayscale version of image
img_thr = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Count pixels along the y-axis, find peaks
thr_y = 200
y_sum = np.count_nonzero(img_thr, axis=0)
peaks = np.where(y_sum > thr_y)[0]

# Clean peaks
thr_x = 50
temp = np.diff(peaks).squeeze()
idx = np.where(temp > thr_x)[0]
peaks = np.concatenate(([0], peaks[idx+1]), axis=0) + 1

# Save sub-images
for i in np.arange(peaks.shape[0] - 1):
    cv2.imwrite('sub_image_' + str(i) + '.png', img[:, peaks[i]:peaks[i+1]])

我得到以下三个图像：

如您所见，如果实际线条只有 1 像素宽，您可能希望将选择修改 +/- 1 像素。

希望有帮助！

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System information
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Platform:    Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:      3.8.1
NumPy:       1.18.1
OpenCV:      4.2.0
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