如何检查文本覆盖的图像的百分比？

Question

有没有办法以编程方式计算文本覆盖图像的百分比？我正在尝试在 node.js 或 python 中执行此操作，但似乎无法找到任何可以执行此操作的内容-我发现了很多可让您分析文本和/或更改图像属性本身的库（tesseract最初看起来很有希望），但没有什么可以给我回一个区域或数量——通常只是文本本身。任何想法将不胜感激，抱歉缺少我尝试过的代码，但在任何地方都找不到任何关于此的信息。

Answer 1

这是在 OpenCV 中使用阈值 + 轮廓过滤的潜在方法：将图像转换为灰度和自适应阈值使用定义的阈值查找轮廓并过滤以删除所有非文本轮廓将非文本轮廓绘制到掩码上并按位异或以仅获取文本计算文本像素的百分比由于您没有提供输入图像，我将使用教科书中的示例图像。注意一些文本是彩色的，并且有一张图片来模拟带有文本的普通图像。我们首先将图像转换为灰度和自适应阈值cv2.adaptiveThreshold()以获得二值图像。image = cv2.imread('1.png')gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,3)接下来，我们使用 找到轮廓cv2.findContours()并使用轮廓区域进行过滤cv2.contourArea()。我们定义一个picture_threshold值来定义非文本轮廓的阈值。从本质上讲，这个值决定了如果轮廓太大，它一定是一张图片，所以我们要从我们的图像中过滤掉这些轮廓。在这种情况下，我们将非文本轮廓定义为任何大于5%图像大小的轮廓。这是一个不错的假设，因为单个单词不会大于1%整个图像区域的大小（除非它是徽标，但我们假设只是普通文本）。阈值二值图像（左）和蒙版上过滤的非文本轮廓（右）mask = thresh.copy()mask = cv2.merge([mask,mask,mask])picture_threshold = image.shape[0] * image.shape[1] * .05cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]for c in cnts:&nbsp; &nbsp; area = cv2.contourArea(c)&nbsp; &nbsp; if area < picture_threshold:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; cv2.drawContours(mask, [c], -1, (0,0,0), -1)为了去除不需要的轮廓，我们执行按位异或操作来获得只有文本的过滤图像。这是我们将计算文本像素百分比的图像。mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)result = cv2.bitwise_xor(thresh, mask)由于我们仅隔离了图像上的文本轮廓，因此我们只需使用 计算图像上的白色像素数cv2.countNonZero()。我们可以通过除以图像的面积来获得文本像素的百分比。结果如下：百分比：13.15%text_pixels = cv2.countNonZero(result)percentage = (text_pixels / (image.shape[0] * image.shape[1])) * 100print('Percentage: {:.2f}%'.format(percentage))完整代码import cv2import numpy as npimage = cv2.imread('1.png')gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,3)mask = thresh.copy()mask = cv2.merge([mask,mask,mask])picture_threshold = image.shape[0] * image.shape[1] * .05cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]for c in cnts:&nbsp; &nbsp; area = cv2.contourArea(c)&nbsp; &nbsp; if area < picture_threshold:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; cv2.drawContours(mask, [c], -1, (0,0,0), -1)mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)result = cv2.bitwise_xor(thresh, mask)text_pixels = cv2.countNonZero(result)percentage = (text_pixels / (image.shape[0] * image.shape[1])) * 100print('Percentage: {:.2f}%'.format(percentage))cv2.imshow('thresh', thresh)cv2.imshow('result', result)cv2.imshow('mask', mask)cv2.waitKey()