OpenCV - 从图像中删除文本

Question

如何从以下医学超声图像中删除文本和标记？

- sudha subramaniam

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使用阈值分割（寻找明亮白色区域）、模板匹配、OCR或其他技术来确定文本位置，然后使用InPainting进行填充：https://docs.opencv.org/3.4.0/df/d3d/tutorial_py_inpainting.html - Mark Setchell

Answer 1

通过将阈值处理应用于该图像的白色区域，然后进行修复，对大多数情况都有效。

img = cv2.imread('ultrasound.png')
mask = cv2.threshold(img, 210, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1][:,:,0]
dst = cv2.inpaint(img, mask, 7, cv2.INPAINT_NS)

以下是口罩图片:

这是修复后的图像:

请注意，阈值掩模不是精确的，包括没有字母的较亮区域。但更重要的是，如果掩模不包括需要去除的区域，例如中间十字架的深色阴影，就会出现问题。这里是该区域的放大图。

掩模仅针对白色区域而不覆盖黑暗区域。对于像这样阈值化不足以解决的问题，可以手动调整掩模。在这里，我将掩模中的原始十字架移动到阴影上，并且修复效果更好。(同样，如果需要，可以手动删除掩模中不应包含的区域)

crosses = mask[235:267,290:320] | mask[233:265,288:318]
mask[235:267,290:318] = crosses
dst = cv2.inpaint(img, mask, 7, cv2.INPAINT_NS)

- A Kruger