OpenCV MSER обнаруживает текстовые области - Python

У меня есть изображение счета, и я хочу обнаружить текст на нем. Поэтому я планирую использовать 2 шага: сначала нужно определить текстовые области, а затем использовать OCR для распознавания текста.

Я использую OpenCV 3.0 для python. Я могу идентифицировать текст (включая некоторые нетекстовые области), но я также хочу идентифицировать текстовые поля из изображения (также исключая нетекстовые области).

Мое входное изображение: , а вывод: и для этого я использую код ниже:

img = cv2.imread('/home/mis/Text_Recognition/bill.jpg')
mser = cv2.MSER_create()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Converting to GrayScale
gray_img = img.copy()

regions = mser.detectRegions(gray, None)
hulls = [cv2.convexHull(p.reshape(-1, 1, 2)) for p in regions]
cv2.polylines(gray_img, hulls, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite('/home/mis/Text_Recognition/amit.jpg', gray_img) #Saving

Теперь я хочу идентифицировать текстовые поля и удалять/не идентифицировать любые нетекстовые области в счете-фактуре. Я новичок в OpenCV и новичок в Python. Я могу найти несколько примеров из пример MATAB и пример С++, но если я конвертируйте их в python, это займет много времени для меня.

Есть ли какой-нибудь пример с python с использованием OpenCV, или кто-нибудь может мне помочь?

Ответы

import cv2
import numpy as np

#Create MSER object
mser = cv2.MSER_create()

#Your image path i-e receipt path
img = cv2.imread('/home/rafiullah/PycharmProjects/python-ocr-master/receipts/73.jpg')

#Convert to gray scale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

vis = img.copy()

#detect regions in gray scale image
regions, _ = mser.detectRegions(gray)

hulls = [cv2.convexHull(p.reshape(-1, 1, 2)) for p in regions]

cv2.polylines(vis, hulls, 1, (0, 255, 0))

cv2.imshow('img', vis)

cv2.waitKey(0)

mask = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 1), dtype=np.uint8)

for contour in hulls:

    cv2.drawContours(mask, [contour], -1, (255, 255, 255), -1)

#this is used to find only text regions, remaining are ignored
text_only = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

cv2.imshow("text only", text_only)

cv2.waitKey(0)