本文向您展示了如何使用OpenCV Python移除手机拍摄的文本的背景颜色 。内容简洁易懂 ， 一定会让你眼前一亮 。希望通过这篇文章的详细介绍 ， 你能有所收获 。最近经常被要求用手机拍考卷 ， 但是拍完之后和实际的黑白考卷有很大的色差 。打印后背景变成灰色 ， 让我感觉不舒服 。于是我想起了很久以前 ， 我用一个叫全能扫描王的软件的时候 ， 发现它有去除这个文字背景色的功能 ， 但是有时候很无聊！我只想手工写一个简单的python程序 。我最后写的程序测试结果如下：左侧是用手机拍摄的图像 ， 右侧是用opencv-python处理之后的结果 。首先看一下输入的原图(小学生的作业找不到 ， 让我给他打印一下 。他想手写 ， 我说我来处理 ， 打印出来) 。别人拍的原图：我发现这些图像基本上都是黑白纸或者一些带虚线的纸 。我首先想到的是从输入的图像中挑出文字部分 ， 不需要太精确 ， 大致可以做到 。因此 ， 为了获得图像中字符的掩码 ， 我想到了使用二值化方法 。我先尝试了全局二值化OTSU和三角剖分来获取蒙版 ， 发现效果有点骗人！下图：最后的结果是这样的 ， 当光线稍微不均匀的时候 ， 这个在二进制的情况下会直接翻车！会丢失信息 ， 所以我想到了用自适应二值化的方法 ， 最后选择了binary=cv 。自适应阈值(图像 ， 255 ， cv 。自适应_ thresh _高斯_ c ， cv 。thresh _ binary _ inv ， 25 ， 15) 。该功能完成二值化 ， 实现掩膜提取 。提取完成后 ， 通过形态学运算实现简单的扩展操作 ， 保证每个字的像素范围足够大 ， 不会丢失 。最终的自适应遮罩：然后对原始图像进行AND运算得到真实的文字区域 ， 用蒙版区域进行反相得到mask1 ， 然后对蒙版和输入的灰度图像完成bitwise_and运算 ， 将结果与mask1相加得到最终效果 ， 如下图： 。不会像二进制词后那样让人看到不舒服的黑色 。要获得这个例子的完整源代码 ， 请关注公众号,然后回复 文本去背景。下载1：leetcode开源的书在“AI算法与图像处Li”微信官方账号后台回复：可以下载 。Runtime beats是一本针对每个问题的100%开源好书 ， 你值得拥有！以上内容是如何使用OpenCV Python去除手机拍摄的文字背景色 。你学到什么知识或技能了吗？如果你想学习更多的技能或丰富你的知识储备 ， 请关注行业信息渠道 。
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