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使用opencv python去除收据图像中的噪声

使用OpenCV Python去除收据图像中的噪声可以通过以下步骤实现:

  1. 导入OpenCV库和NumPy库:
代码语言:txt
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import cv2
import numpy as np
  1. 读取收据图像:
代码语言:txt
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image = cv2.imread('receipt.jpg')
  1. 转换图像为灰度图像:
代码语言:txt
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gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  1. 对灰度图像进行高斯模糊处理:
代码语言:txt
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blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
  1. 应用自适应阈值处理来获取二值图像:
代码语言:txt
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thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 4)
  1. 对二值图像进行形态学操作来去除噪声:
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kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
  1. 找到图像中的轮廓并筛选出符合条件的轮廓:
代码语言:txt
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contours, hierarchy = cv2.findContours(opening.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  1. 遍历筛选出的轮廓并绘制在原始图像上:
代码语言:txt
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for contour in contours:
    if cv2.contourArea(contour) < 500:
        continue
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
  1. 显示处理后的图像:
代码语言:txt
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cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个方法使用了高斯模糊、自适应阈值处理和形态学操作来去除收据图像中的噪声。它首先将图像转换为灰度图像,然后应用高斯模糊来平滑图像。接下来,使用自适应阈值处理将图像转换为二值图像,并使用形态学操作来去除噪声。最后,找到符合条件的轮廓并在原始图像上绘制出来。

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