テキストの方向に基づいて画像の向きの角度を検出する

8
Ravi 2019-09-19 12:06.

複数のID証明文書から情報を抽出するOCRタスクに取り組んでいます。1つの課題は、スキャンした画像の向きです。PAN、Aadhaar、運転免許証、またはID証明のスキャン画像の向きを修正する必要があります。

Stackoverflowや、OpenCV minAreaRect、Hough Lines Transforms、FFT、ホモグラフィ、psm0を使用したtesseractosdなど、他のフォーラムで提案されているすべてのアプローチをすでに試しました。いずれも機能していません。

ロジックは、テキスト方向の角度(0、90、および270度)を返す必要があります。添付されているのは、0度、90度、270度の画像です。これは歪度を決定することではありません。

1 answers

10
nathancy 2019-09-20 09:10.

これは、テキストの大部分が片側に偏っているという仮定に基づくアプローチです。主要なテキスト領域が配置されている場所に基づいて角度を決定できるという考え方です。

  • 画像をグレースケールとガウスぼかしに変換します
  • バイナリイメージを取得するための適応しきい値
  • 輪郭を見つけ、輪郭領域を使用してフィルタリングします
  • フィルター処理された輪郭をマスクに描画します
  • 向きに基づいて画像を水平または垂直に分割
  • 各半分のピクセル数を数える

グレースケールとガウスぼかしに変換した後、しきい値を適応させてバイナリイメージを取得します

ここから、輪郭を見つけ、輪郭領域を使用してフィルタリングし、小さなノイズ粒子と大きな境界を削除します。このフィルターを通過する輪郭をマスクに描画します

角度を決定するために、画像の寸法に基づいて画像を半分に分割します。その場合width > height、それは水平方向の画像でなければならないので、垂直方向に半分に分割します。もしそうならheight > width、それは垂直方向の画像でなければならないので、水平方向に半分に分割します

これで2つの半分ができたので、を使用cv2.countNonZero()して各半分の白いピクセルの量を決定できます。角度を決定するロジックは次のとおりです。

if horizontal
    if left >= right 
        degree -> 0
    else 
        degree -> 180
if vertical
    if top >= bottom
        degree -> 270
    else
        degree -> 90

左9703

右3975

したがって、画像は0度です。これが他のオリエンテーションの結果です

左3975

右9703

画像が180度反転していると結論付けることができます

垂直方向の画像の結果は次のとおりです。縦向きの画像なので、横に分割します。

トップ3947

下9550

したがって、結果は90度になります

import cv2
import numpy as np

def detect_angle(image):
    mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
    adaptive = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,15,4)

    cnts = cv2.findContours(adaptive, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

    for c in cnts:
        area = cv2.contourArea(c)
        if area < 45000 and area > 20:
            cv2.drawContours(mask, [c], -1, (255,255,255), -1)

    mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    h, w = mask.shape
    
    # Horizontal
    if w > h:
        left = mask[0:h, 0:0+w//2]
        right = mask[0:h, w//2:]
        left_pixels = cv2.countNonZero(left)
        right_pixels = cv2.countNonZero(right)
        return 0 if left_pixels >= right_pixels else 180
    # Vertical
    else:
        top = mask[0:h//2, 0:w]
        bottom = mask[h//2:, 0:w]
        top_pixels = cv2.countNonZero(top)
        bottom_pixels = cv2.countNonZero(bottom)
        return 90 if bottom_pixels >= top_pixels else 270

if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('1.png')
    angle = detect_angle(image)
    print(angle)

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