使用 OpenCV 构建文档扫描仪

介绍

在本文中，我们将使用 OpenCV 库来开发 Python 文档扫描器。

OpenCV 的简要概述： OpenCV 是一个开源库，用于各种计算机语言的图像处理，包括 Python、C＋＋ 等。它可用于检测照片（例如使用人脸检测系统的人脸） 。

我们的软件应该能够正确对齐文档，检测捕获图像的边界，提升文档的质量，并最终提供更好的图像作为输出。本质上，我们将输入一个文档，即用相机拍摄的未经编辑的图像。OpenCV 将处理该图像。

我们的基本工作流程是：

形态学运算边缘和轮廓检测识别角点转变视角执行形态学操作

形态学：是一系列图像处理程序和算法，根据图像的高度和宽度来处理图片。最重要的是它们的大小，而不是它们的相对像素值排序。

kernel ＝ np．ones（（5，5），np．uint8）

img ＝ cv2．morphologyEx（img， cv2．MORPH＿CLOSE， kernel， iterations＝ 3）

我们可以使用morphologyEx（） 函数执行操作。Morphology 中的“close”操作与Erosion相同，在此之前是Dilation过程。

我们将创建一个空白文档，因为在处理边缘时图片里的内容会妨碍你，我们不想冒险删除它们。

从捕获的图像中删除背景

照片中非我们拍摄对象的部分也必须删除。与裁剪图像类似，我们将只专注于维护图像所需的部分。可以使用GrabCut库。

GrabCut 在接收到输入图片及其边界后，剔除边界外的所有元素。

为了利用 GrabCut 来识别背景，我们还可以为用户提供手动设置文档边框的选项。

不过，目前，GrabCut 将能够通过从图像的每个角落取 20 个像素作为背景来自动识别前景。

mask ＝ np．zeros（img．shape［：2］，np．uint8）

bgdModel ＝ np．zeros（（1，65），np．float64）

fgdModel ＝ np．zeros（（1，65），np．float64）

rect ＝ （20，20，img．shape［1］－20，img．shape［0］－20）

cv2．grabCut（img，mask，rect，bgdModel，fgdModel，5，cv2．GC＿INIT＿WITH＿RECT）

mask2 ＝ np．where（（mask＝＝2）｜（mask＝＝0），0，1）．astype（＇uint8＇）

img ＝ img＊mask2［：，：，np．newaxis］

这里的“rect”变量表示我们愿意分离的边界。你可能会遇到部分背景进入线条内部的情况，但这是可以接受的。我们的目标是对象的任何部分都不应超出边界。

边缘和轮廓检测

我们目前拥有一份与原始文件大小相同的空白文件。同样，我们将进行边缘检测。我们将为此使用Canny函数。

为了清理文档的噪声，我们还使用了高斯模糊。

（注意：Canny 函数仅适用于灰度图像，因此如果图像尚不存在，则将图像转换为灰度）。

gray ＝ cv2．cvtColor（img， cv2．COLOR＿BGR2GRAY）

gray ＝ cv2．GaussianBlur（gray， （11， 11）， 0）

＃ Edge Detection．

canny ＝ cv2．Canny（gray， 0， 200）

canny ＝ cv2．dilate（canny， cv2．getStructuringElement（cv2．MORPH＿ELLIPSE， （5， 5）））

我们在最后一行放大了图像。

在此之后，我们可以继续进行轮廓检测：

我们只会记录最大的轮廓并在一个新的空白文档上进行交互。

gray ＝ cv2．cvtColor（img， cv2．COLOR＿BGR2GRAY）

gray ＝ cv2．GaussianBlur（gray， （11， 11）， 0）

＃ Edge Detection．

canny ＝ cv2．Canny（gray， 0， 200）

canny ＝ cv2．dilate（canny， cv2．getStructuringElement（cv2．MORPH＿ELLIPSE， （5， 5）））

识别角点

我们将使用已经注意到的四个角对齐纸张。使用“ Douglas－Peucker ”方法和approxPolyDp（）函数。

con ＝ np．zeros＿like（img）

＃ Loop over the contours．

for c in page：

 ＃ Approximate the contour．

 epsilon ＝ 0．02 ＊ cv2．arcLength（c， True）

 corners ＝ cv2．approxPolyDP（c， epsilon， True）

 ＃ If our approximated contour has four points

 if len（corners） ＝＝ 4：

     break

cv2．drawContours（con， c， －1， （0， 255， 255）， 3）

cv2．drawContours（con， corners， －1， （0， 255， 0）， 10）

corners ＝ sorted（np．concatenate（corners）．tolist（））

for index， c in enumerate（corners）：

 character ＝ chr（65 ＋ index）

 cv2．putText（con， character， tuple（c）， cv2．FONT＿HERSHEY＿SIMPLEX， 1， （255， 0， 0）， 1， cv2．LINE＿AA）

标准化四点定位

def order＿points（pts）：

   rect ＝ np．zeros（（4， 2）， dtype＝＇float32＇）

   pts ＝ np．array（pts）

   s ＝ pts．sum（axis＝1）

   rect［0］ ＝ pts［np．argmin（s）］

   rect［2］ ＝ pts［np．argmax（s）］

   diff ＝ np．diff（pts， axis＝1）

   rect［1］ ＝ pts［np．argmin（diff）］

   rect［3］ ＝ pts［np．argmax（diff）］

   return rect．astype（＇int＇）．tolist（）

寻找目的地坐标：

最后一组坐标可以改变图像的视角。如果从通常的视角以一定角度拍摄，这将很有帮助。

（tl， tr， br， bl） ＝ pts

＃ Finding the maximum width．

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））

＃ Finding the maximum height．    

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））

＃ Final destination co－ordinates．

destination＿corners ＝ ［［0， 0］， ［maxWidth， 0］， ［maxWidth， maxHeight］， ［0， maxHeight］］

透视变换

源照片的坐标现在必须与我们事先发现的目标坐标对齐。完成此阶段后，图像看起来就像是从纸张的正上方拍摄的一样。

＃ Getting the homography．

M ＝ cv2．getPerspectiveTransform（np．float32（corners）， np．float32（destination＿corners））

final ＝ cv2．warpPerspective（orig＿img， M， （destination＿corners［2］［0］， destination＿corners［2］［1］）， flags＝cv2．INTER＿LINEAR）

现在很明显，以一定角度拍摄的图像现在已经被完美地扫描出来了。

测试观察

已经在许多不同方向的照片上测试了这些代码，你也可以这样做。在每个样例上，它都表现出色。

即使图像的背景是白色（即类似于页面本身颜色的颜色），GrabCut 也有效且清晰地定义了边界线。

结论

本教程教我们如何使用 OpenCV 快速轻松地创建文档扫描仪。

总结：

上传图片后，执行了：

1. 生成与原始文件高度和宽度相同的空白文档的形态学操作

2. 从图像中删除了背景。

3. 检测到图像中的轮廓和边界。

4. 检测到的图像角点，以矩形的形式

5. 变换图像的透视图（如果有）

此文档扫描仪的一些限制： 即使文档的一部分在捕获时位于边界框架之外，该项目也应正常运行。但它也会导致不准确的透视变换。

广泛使用的文档扫描仪应用程序采用了几种深度学习算法，因为它们的结果更加彻底和准确。

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