使用Opencv中的Canny边缘检测识别图像中的文本

Question

我正试图从彩色背景图像中提取文本。我正在尝试的一种方法是边缘检测。用它我把原始图像转换成我可以处理的图像。这将消除图像中的所有颜色，只留下边缘。

我使用此代码获取边缘图像

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)

我的问题是，在我得到这些图像后，我如何才能追踪这些图像中的字母？任何帮助都会很好。谢谢你们

这些是原始图像和边缘检测图像。

原始图像

边缘检测图像

Answer 1

你正处于一个涉及计算机视觉和机器学习概念的漫长过程的开始。这里有太多的东西可以用一个简单，简洁的答案来解释。但是，有很多很好的资源可以在线执行此操作（见下文）：

python：OpenCV python中的简单数字识别OCR

抄送：https://www.mkompf.com/cplus/emeocv.html

Answer 2

在这个图像上使用边缘检测是不成熟的，因为字符的边缘会被背景的边缘污染。

以下是您可以通过选择接近白色的像素得到的结果：

有趣的是，许多发布类似问题的人认为边缘检测是灵丹妙药。在我看来，这通常是一种浪费，区域分割更合适。