python + opencv 定位图片中的表格

数据库杂货铺 2021-11-08

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前段时间，工作中有个需求，需要提取图片表格中的内容，但是如何定位表格的坐标让我很是头疼，开始尝试了 matchTemplate 方法，但不是太理想，可能定位出多个重复目标，并且容易受到干扰，比如，如果有其他笔迹和表格线交叉，可能会影响匹配结果。后来在 opencv 官网上面看到了一个例子，效果非常好，在这里介绍给大家。

import cv2
import numpy as np

def showImage(winname, img):
    cv2.imshow(winname, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

#删除表格的横线和竖线，但是保留表格内容
def removelines(imageurl):
    image = cv2.imread(imageurl)
    result = image.copy()
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    # 移除水平线
    horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40,1))
    remove_horizontal = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
    cnts = cv2.findContours(remove_horizontal, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
    for c in cnts:
        #通过画白线来清除水平线
        cv2.drawContours(result, [c], -1, (255,255,255), 3)

    # 移除垂直线
    vertical_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,20))
    remove_vertical = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, vertical_kernel, iterations=2)
    cnts = cv2.findContours(remove_vertical, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
    for c in cnts:
        #通过画白线来清除垂直线
        cv2.drawContours(result, [c], -1, (255,255,255), 3)

    showImage('result', result)
#提取表格
def extracttable(imageurl):
    img = cv2.imread(imageurl)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    if len(img.shape) != 2:
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = img

    gray = cv2.bitwise_not(gray)
    bw = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 15, -2)
    
    # 创建图像副本
    horizontal = np.copy(bw)
    vertical = np.copy(bw)

    cols = horizontal.shape[1]
    horizontal_size = cols  5

    # 定义结构元素
    horizontalStructure = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (horizontal_size, 1))

    # 图像形态学操作 腐蚀、膨胀
    horizontal = cv2.erode(horizontal, horizontalStructure)
    horizontal = cv2.dilate(horizontal, horizontalStructure)

    rows = vertical.shape[0]
    verticalsize = rows  5

    # 定义结构元素
    verticalStructure = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, verticalsize))

    # 图像形态学操作 腐蚀、膨胀
    vertical = cv2.erode(vertical, verticalStructure)
    vertical = cv2.dilate(vertical, verticalStructure)

    mask = horizontal + vertical
    result = cv2.bitwise_not(mask)
    showImage("", result)


removelines('testimgnew/lines.png')
extracttable('testimgnew/lines.png')
复制

原始图片：

去除表格线的结果：

仅保留表格线：

除了使用适当的函数外，非常重要的一点是基于实际情况定义适合的结构元素。

在 removelines 方法中，循环 cnts 时，可以得到表格的具体坐标，进而就可以获取相应坐标内（也就是表格内各行列）图片内容，再基于具体业务进行后续处理。

python

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