使用OpenCV Python去除收据图像中的噪声可以通过以下步骤实现:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('receipt.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 4)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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)
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。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(https://cloud.tencent.com/product/ti),该产品提供了丰富的图像处理功能,包括图像去噪、图像滤波等,可以帮助开发者更方便地处理图像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云