图像预处理
概览
使用Python和OpenCV进行OCR和计算机视觉任务的图像预处理综合指南。
前提条件
- Python编程：中级Python知识
- OpenCV基础：了解图像处理的基础知识
- NumPy：熟悉数组操作和矩阵操作
- PIL/Pillow：基本的图像加载和操作知识
- 计算机视觉概念：理解像素、颜色空间和图像表示
核心概念
- 颜色空间：RGB、灰度、HSV、LAB和YUV颜色模型
- 图像过滤：高斯模糊、中值滤波、双边滤波用于降噪
- 阈值处理：二值化、大津法和自适应阈值技术
- 形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算用于形状操作
- 边缘检测：Canny、Sobel和Laplacian边缘检测算法
- 纠偏：使用霍夫变换和投影轮廓进行图像旋转和倾斜校正
- 对比度增强：直方图均衡化和CLAHE用于提高图像质量
- OCR优化：文本区域提取、线条移除和文档增强