倾斜文档扫描与字符识别（opencv，坐标变换分析）

目录

• 项目源码
• 图像预处理
• 获取最优轮廓
• • 轮廓提取
  • 筛选轮廓
• 原始与变换坐标计算
• 显示识别结果
• • 图像处理
  • 修改图片大小，并逆时针旋转90度
  • 显示图像
• OCR识别

项目源码

可在github下载：

https://github.com/chenshunpeng/Doc-scan

图像预处理

首先导入工具包

import numpy as np
import argparse
import cv2

设置命令行参数

# 构造参数解析并解析参数
# we instantiate the ArgumentParser object as ap（实例化）
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='./images/pic.jpg'
				, required = False, help = "Path to the image to be scanned")
args = vars(ap.parse_args())

读取输入，对图像进行缩放

图像：

# 读取输入
image = cv2.imread(args["image"])
# 图像缩放，坐标也会相同变化
ratio = image.shape[0] / 500.0
orig = image.copy()
image = resize(orig, height = 500)

这里的ratio是4.896

在此给出resize函数定义：

def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
	dim = None
	(h, w) = image.shape[:2]
	if width is None and height is None:
		return image
	if width is None:
		r = height / float(h)
		dim = (int(w * r), height)
	else:
		r = width / float(w)
		dim = (width, int(h * r))
	resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter)
	return resized

对图像进行预处理，并展示预处理结果

# 转灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波，去除噪音点
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edged = cv2.Canny(gray, 75, 200)

# 展示预处理结果
print("STEP 1: 边缘检测")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

对于一些陌生的知识（如Canny边缘检测），可以在w3cschool看OpenCV的文档的翻译进行学习（https://www.w3cschool.cn/opencv）

推荐有一定英语水平的直接看OpenCV官方文档（https://docs.opencv.org/3.4/index.html）：

获取最优轮廓 轮廓提取

# cv.findContours（）函数中有三个参数，第一个是源图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。
# 它输出轮廓和层次结构。Contours是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓都是对象边界点的 （x，y） 坐标的 Numpy 数组
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
# 对轮廓按照面积从大到小排序，取前5个（先从小到大排序，之后取reverse翻转）
cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

在 Opencv4中，cv2.findContour()仅返回 2 个值：contours, hierachy，所以在这里用[0]得到第一个值

具体阅读这个网址：https://docs.opencv.org/4.x/d4/d73/tutorial_py_contours_begin.html

排序前有493个轮廓：

排序后取面积最大的5个轮廓（最外边的框架面积一定最大，所以周长也较大，点数也较多）：

筛选轮廓

进行遍历轮廓，寻找最优轮廓

# 对screenCnt初始化，不然可能会有警告
screenCnt = [[0,0], [255,0], [255,255], [0,255]]

for c in cnts:
	# 计算轮廓近似
	peri = cv2.arcLength(c, True)

	# cv2.approxPolyDP()的主要功能是把一个连续光滑曲线折线化，之后多边形逼近
	# c表示输入的点集
	# 其中第二个参数epsilon的作用：double epsilon：判断点到相对应的line segment的距离的阈值
	# （距离大于此阈值则舍弃，小于此阈值则保留，epsilon越小，折线的形状越“接近”曲线。）
	# True表示封闭的
	approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
	# 因为是文本行，返回的框至少应该是个四边形，只要找到那个最大的四边形，就可以退出了
	if len(approx) == 4:
		screenCnt = approx
		break

v2.approxPolyDP函数了解可看：

Google：Contour Features（OpenCV官网教程）

总之，这种函数类的知识推荐 Google 搜索，可以直接搜索到官方文档，权威一些

最优轮廓如下：

我们发现最优轮廓的确是那个面积最大的轮廓，但点数最不是最多的（1009<1042）

screenCnt的值：

原始与变换坐标计算

通过screenCnt.reshape(4, 2)将其变为4x2的矩阵，之后* ratio得到的pts矩阵为：

即：
{ t 1 ( 2222.784 , 151.776 ) t 1 ( 93.024 , 876.384 ) t 1 ( 685.44 , 2291.328 ) t 1 ( 2624.256 , 1439.424 ) begin{cases}t_{1}left( 2222.784,151.776right) \ t_{1}left( 93.024, 876.384right) \ t_{1}left(685.44,2291.328right) \ t_{1}(2624.256,1439.424) end{cases} ⎩ ⎨ ⎧​t1​(2222.784,151.776)t1​(93.024,876.384)t1​(685.44,2291.328)t1​(2624.256,1439.424)​

这里4个点用 t 1 − 4 t_{1-4} t1−4​ 表示是因为这4个点的前后顺序不能代表其相对位置关系，两者没有任何关联

之后通过order_points函数获取输入坐标点

def order_points(pts):
	# 一共4个坐标点
	rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32")

	# 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下
	# 计算左上，右下
	s = pts.sum(axis = 1)
	rect[0] = pts[np.argmin(s)]
	rect[2] = pts[np.argmax(s)]

	# 计算右上和左下
	diff = np.diff(pts, axis = 1)
	rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
	rect[3] = pts[np.argmax(diff)]

	return rect

过程如下：

之后进行位置变换，给出函数four_point_transform：

def four_point_transform(image, pts):
	# 获取输入坐标点
	rect = order_points(pts)
	(tl, tr, br, bl) = rect

	# 计算输入的w和h值
	widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
	widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
	maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))

	heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
	heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
	maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))

	# 变换后对应坐标位置
	dst = np.array([
		[0, 0],
		[maxWidth - 1, 0],
		[maxWidth - 1, maxHeight - 1],
		[0, maxHeight - 1]], dtype = "float32")

	# 计算变换矩阵
	M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
	warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))

	# 返回变换后结果
	return warped

中间变量如下：

给出(tl, tr, br, bl)（变换前）的表达：
{ A t l ( 93.024 , 876.384 ) B t r ( 2222.784 , 151.776 ) C b r ( 2624.256 , 1439.424 ) D b l ( 685.44 , 2291.328 ) begin{cases}A_{tl}left( 93.024, 876.384right) \ B_{tr}left( 2222.784,151.776right) \ C_{br}left(2624.256,1439.424right) \ D_{bl}(685.44,2291.328) end{cases} ⎩ ⎨ ⎧​Atl​(93.024,876.384)Btr​(2222.784,151.776)Cbr​(2624.256,1439.424)Dbl​(685.44,2291.328)​

给出dst（变换后）的表达：
{ A ( 0. , 0. ) B ( 2248. , 0. ) C ( 2248. , 1532. ) D ( 0. , 1532. ) begin{cases}Aleft(0.,0.right) \ Bleft( 2248. , 0.right) \ Cleft(2248. ,1532.right) \ D(0. ,1532.) end{cases} ⎩ ⎨ ⎧​A(0.,0.)B(2248.,0.)C(2248.,1532.)D(0.,1532.)​

画个图大概是这样：

其中通过cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)函数求解变换矩阵

原理可看b站视频：透视变换矩阵求解推导（通俗易懂）

显示识别结果 图像处理

之后依次灰度化，二值化处理：

# 灰度，二值处理
warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv2.threshold(warped, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 把ref写入scan.jpg
cv2.imwrite('scan.jpg', ref)

修改图片大小，并逆时针旋转90度

借鉴博客：

opencv-python 图片旋转90度

cv2.getRotationMatrix2D()

# 修改图片大小，同时图像逆时针旋转90度

# 获取图片，修改一下图片的大小
img = cv2.imread("scan.jpg")
# 注意需要制定返回值为img2，不能没有返回值
img2 = cv2.resize(img, (900, 600))
cv2.imshow("temp", img2)
cv2.waitKey(0)
# 对图片进行旋转
# 方法一
# img90 = np.rot90(img2)
# 方法二
# 绕任意点旋转
# 第一个参数旋转中心，第二个参数旋转角度，第三个参数：缩放比例
M = cv2.getRotationMatrix2D((450, 450), 90, 1)
# 仿射变化
# 第三个参数：输入图像的大小
img90 = cv2.warpAffine(img2, M, img2.shape[:2])
# (600, 900)与img2.shape[:2]等价
# img90 = cv2.warpAffine(img2, M, (600, 900))
cv2.imwrite('scan.jpg', img90)
# cv2.imshow("rotate", img90)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

显示图像

print("STEP 3: 变换")
# cv2.imshow("Original", resize(orig, height = 650))
cv2.imshow("Scanned", resize(img90, height = 650))
cv2.waitKey(0)

旋转前：

旋转后：

OCR识别

在这里用github开源OCR软件tesseract，可看：

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

下载地址：

https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

我的安装路径是：F:soft_fTesseract-OCR，安装完记得配一下环境变量（我只配了用户变量），之后输入tesseract -v有（版本可高可低，我安装的是高版本）：

在python中pytesseract与安装在本地的tesseract-ocr.exe文件是一起使用的，因此需要pip install pytesseract，我的python环境在F:F_softwareAnaconda，安装如下：

在执行text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename))时发生了报错：

发现即使是配置了环境变量，也找不到tesseract的路径（原因未知QAQ），解决办法：打开F:F_softwareAnacondaLibsite-packagespytesseract

修改一下tesseract_cmd = 'F:/soft_f/Tesseract-OCR/tesseract.exe'：

如果还是报错就重启一下电脑（有时候有些配置需要重启电脑才能生效）

这样就可以识别了，代码如下：

from PIL import Image
import pytesseract
import cv2
import os

preprocess = 'blur' #thresh

# 读入scan.py的输出结果图像：scan.jpg
image = cv2.imread('scan.jpg')
# 转灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将一幅灰度图二值化
if preprocess == "thresh":
    gray = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 实现中值滤波
if preprocess == "blur":
    gray = cv2.medianBlur(gray, 3)
    
filename = "{}.png".format(os.getpid())
cv2.imwrite(filename, gray)
    
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename))
print(text)
os.remove(filename)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Output", gray)
cv2.waitKey(0)                                   

识别结果：

=

Ce ee ee ee ee

WHOLE FOODS MARKE)
399 POST RD WEST - (203) 227-6858

WHOLE
FOODS
(mM AR KE T)

WESTPORT.CT 06880

Seb BALUN LS NP 4
$65 BACUN LS NP 499

$65 BREON LS NP 4

305 BACUN iS fi 4
BROTH CHIL ae é 19
HLQUR ALMUND NP ol 99

CHKN BRST BNLSS SK 8 18 80
HEAVY CREAM $.39
BALSMC REODUCT 6.49

BEEF GRND 85/15 5.04

JUICE COF CASHEW 8
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