Image processing 查找图像中特定文本的坐标

我试图将下图中的问题分段。我唯一的线索是带有粗体文本的数字，它由制表符空格缩进。我试图找到粗体编号（本例中为4,5,6），这样我就可以得到它们的x和y，并将图像分割成3个独立的问题。如何获得这些或如何处理此问题

我正在使用scikit图像进行图像处理

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您的图像看起来非常简单，因此通过在展开的组件周围进行轮廓检测，可以非常轻松地分割文本。以下是详细的步骤：

1） 对图像进行二值化并反转，以便于形态学操作

2） 仅使用长水平核（例如（20，1）形核）在水平方向上放大图像

3） 找到所有连接组件的轮廓并获得它们的坐标

4） 使用这些边界框标注信息及其坐标来分割问题

下面是相同的Python实现：

# Text segmentation 
import cv2
import numpy as np

rgb = cv2.imread(r'D:\Image\st4.png')
small = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#threshold the image
_, bw = cv2.threshold(small, 0.0, 255.0, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# get horizontal mask of large size since text are horizontal components
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20, 1))
connected = cv2.morphologyEx(bw, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# find all the contours
_, contours, hierarchy,=cv2.findContours(connected.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#Segment the text lines
for idx in range(len(contours)):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[idx])
    cv2.rectangle(rgb, (x, y), (x+w-1, y+h-1), (0, 255, 0), 2)

输出图像：

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这些数字的字体和大小是固定不变的吗？@MarkSetchell噢，不，可能会有所不同。但问题之间肯定有一些空白。这应该会给你一些如何找到问题之间的差距的想法-将整个图像扭曲到一个像素宽和与原始图像相同的高度，然后你会发现横贯图像的水平白线。。。谢谢这种方法很有趣。