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from PIL import Image
import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path
import os
import pandas as pd
import cv2
import numpy as np
files= os.chdir("C:/Users/abhishek_kumar1/Desktop/New folder")
#print(os.getcwd())
pages= convert_from_path("d.pdf",190,single_file=True,
                      poppler_path='C:/Users/abhishek_kumar1/Downloads/poppler-0.68.0_x86/poppler-0.68.0/bin')
image_counter=1
for page in pages:
    filename= "page_"+str(image_counter)+".jpg"
    page.save(filename,'JPEG')
img= cv2.imread(filename)
gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('grey.png',gray)
binary,thresh1= cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imwrite('Thresh1.png',thresh1)
rect_kernel= cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 3))
dilation= cv2.dilate(thresh1, rect_kernel, iterations= 6)
contours, hierarchy= cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
im2= img.copy()
ROI_number= 0
for cnt in contours[::-1]:
    [x,y,w,h]= cv2.boundingRect(cnt)
    ROI=im2[y:y+h, x:x+w]
    #print(str(w),str(h))
    #cv2.putText(im2, str(h), (x,y -10 ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.1, (255, 0, 0), 1)
    #cv2.putText(im2, str(w), (x,y + 10 ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.1, (0, 0, 255), 1)
    cv2.imwrite('ROI_{}.jpg'.format(ROI_number),ROI)
    cv2.rectangle(im2,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12),1)
    ROI_number += 1
cv2.imwrite('contours1.png',im2)

위의 code 섹션 섹션 에서이 이미지 만 찾는 방법은 굵게, 기울임 꼴로 이미지에서 글꼴 유형을 이해하는 옵션이 있습니까? 모든 이미지에서 굵은 선 부품 만 찾기 위해 문제가 발생합니다. 어떤 시체 가이 문제에 관한 제안을 해주십시오.

녹색 사각형 없이이 이미지를 공유하십시오. 주요 아이디어는 굵은 글꼴 선택을위한 형태학 운영을 사용합니다.

Alex Alex2021-07-21 21:35:32

'알렉스 알렉스 (Alex Alex)'가 귀하와 관련하여 참고할 회색 스케일 이미지를 공유했습니다.

Abhishek Kumar2021-07-21 21:35:32
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