1.目的

在學(xué)校的學(xué)習(xí)過程中，需要遞交許多材料，且每份材料上都需要對應(yīng)負(fù)責(zé)人簽名，有時(shí)候找別人要簽名，然后自己粘貼的話，會出現(xiàn)簽名模糊，背景不是純白透明。為此以word中的“顏色+校正”功能為參照，進(jìn)行OpenCV代碼實(shí)現(xiàn)。

舉例?

手寫的一個(gè)簽名：

圖像會有陰影，且字體模糊?

?

2. 解決思路

首先通過算法來完成前景與背景的分離，再使用形態(tài)學(xué)方法來恢復(fù)圖像清晰度。

• 使用canny邊緣檢測來獲取圖像中字跡的輪廓
• 使用形態(tài)學(xué)方法來恢復(fù)圖像清晰度
• 使用顏色反轉(zhuǎn)來獲得白底黑字的簽名

代碼：

import cv2# 讀取圖像
image = cv2.imread(r'D:\papercode\AI\Ai-Dentist-Sample-Code-main\opencv\image\02.jpg')width = image.shape[1] // 2
height = image.shape[0] // 2
image = cv2.resize(image,(width, height),interpolation = cv2.INTER_AREA )
# cv2.imshow('a',image)
# 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv2.imshow('gray',gray_image)edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)
# cv2.imshow('canny',edges)
# 創(chuàng)建一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，通常使用一個(gè)圓形的結(jié)構(gòu)元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))# 應(yīng)用膨脹操作
edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
# cv2.imshow('canny1',edges)
#嘗試腐蝕來斷偏旁部首的粘連
# kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
# edges = cv2.erode(edges, kernel, iterations=1)
# cv2.imshow('canny02',edges)
kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (4, 4))
closing = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1)
# cv2.imshow('canny2',closing)
# # 應(yīng)用高斯模糊
# blurred_image = cv2.GaussianBlur(closing, (5, 5), 0)
# cv2.imshow('blurred_image',blurred_image)
# # 應(yīng)用 Laplacian 銳化
# sharpened_image = cv2.Laplacian(closing, cv2.CV_64F)
# cv2.imshow('l',sharpened_image)
# 應(yīng)用中值濾波
# smoothed_image = cv2.medianBlur(blurred_image, 5)
# cv2.imshow('se',smoothed_image)background = cv2.bitwise_not(closing)# 顯示結(jié)果
cv2.imshow('Background', background)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.1 canny邊緣檢測

edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)?

參數(shù)分別為輸入圖像，最小閾值和最大閾值

結(jié)果如下：自己輪廓提取的效果還是不錯(cuò)的。因?yàn)镺penCV中一般白色為前景，所以需要將白色輪廓進(jìn)行填充，需要用到形態(tài)學(xué)方法

?

2.2 膨脹操作

edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

可以看到，字跡有一定的填充，擔(dān)任存在一些小的空洞，這個(gè)就需要用到閉運(yùn)算了，來消除白色區(qū)域中的小黑塊

?

2.3 閉運(yùn)算

closing = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1)

?可以看到，幾乎多有的小黑塊都被填充完畢，但是出現(xiàn)意料外的情況。在“圖”字中，外面的口和里面的冬連在了一起，因?yàn)楸旧碓瓐D片中這兩個(gè)結(jié)構(gòu)就挨得很近，且為了最大限度地填充小黑塊，進(jìn)行膨脹時(shí)就容易粘連在一起了。

?

2.4 顏色反轉(zhuǎn)

background = cv2.bitwise_not(closing)

為了得到白底黑字的效果，還需要進(jìn)行顏色反轉(zhuǎn)，效果如下圖。由于形態(tài)學(xué)變換中的核取值過大，字跡出現(xiàn)了毛刺，且筆畫不流暢。

?

3. 不足與嘗試

代碼中有使用高斯濾波和中值濾波來嘗試去除毛刺。但是高斯濾波后，筆畫流暢了字跡卻又模糊了，且中值濾波效果不大。

高斯濾波結(jié)果：

中值濾波結(jié)果：

雙邊濾波結(jié)果：

?

?