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使用 python 文档扫描仪图像

于 2022-06-01 发布 文件大小:4.11 MB
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代码说明:

你看,扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤:第1步:检测边缘。步骤2:使用在图像中的边缘以找出轮廓(轮廓)表示一张纸被扫描。步骤3:应用一个透视变换,以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块,它包含了方便功能调整大小,旋转,裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来,让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后,我们将使用NumPy的数值处理,argparse解析命令行参数,并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象,--image,这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在,我们有路径,我们的形象,我们可以继续前进步骤1:边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上,所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样,你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform:第一个是我们的,我们装过盘原始图像(不是大小之一),第二个参数是代表文件,乘以调整大小比例的轮廓。所以,你可能会奇怪,为什么我们乘以调整比例是多少?我们乘了调整后的比率,因为我们进行边缘检测,发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而,我们希望将原来的图像,而不是调整大小后的图像上执行扫描,从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象,我们再采取扭曲图像,将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。

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    语法: BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf) ;(*) %Biorthogonalwavelets(imagestr,iter,cf,"cdf",l,lt); %Biorthogonalwavelets(imagestr,iter,cf,"spline",n,nt); %Biorthogonalwavelets(imagestr,iter,cf,h,ht,g,gt,inds_h,inds_ht,inds_g,inds_gt); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf,"CDF",l,lt); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf,"spline",N,Nt); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf,h,ht,g,gt,inds_h,inds_ht,inds_g,inds_gt); % 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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