Python 3.x canny检测后的填充文本

现在我有一个包含一些文本的图像，它有一个彩色背景，我想使用tesseract提取它，但首先我想用白色背景替换彩色背景，并使文本本身变为黑色，以提高检测过程的准确性。 我试图使用精明的检测

import cv2
import numpy as np

image=cv2.imread('tt.png')
cv2.imshow('input image',image)
cv2.waitKey(0)


gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edged=cv2.Canny(gray,30,200)
edged = cv2.bitwise_not(edged)
cv2.imshow('canny edges',edged)
cv2.waitKey(0)

用白色替换彩色背景效果很好，但使文本的颜色为白色，而轮廓为黑色（查看下图）。 那么，有没有办法将整个文本涂成黑色？ 或 我还有别的办法吗

编辑

图像可能有混合背景色，如

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您只需使用

THRESH\u BINARY\u INV

即可，代码如下：

cv::namedWindow("Original_Image", cv::WINDOW_FREERATIO);
cv::namedWindow("Result", cv::WINDOW_FREERATIO);
cv::Mat originalImg = cv::imread("BCQqn.png");

cv::Mat gray;
cv::cvtColor(originalImg, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::threshold(gray, gray, 130, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);

cv::imshow("Original_Image", originalImg);
cv::imshow("Result", gray);
cv::waitKey();

结果是：

您可以使用阈值（在上面的示例中为130）

<>注释：代码是C++的，如果你使用Python，那么你可以走相同的步骤，就是。

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祝你好运

谢谢你的帮助，但我的图像有混合背景色（白色和蓝色），所以我想做一些通用的事情，可以将任何背景色的图像转换为白色，然后你应该提供更多的样本图像给其他人，以了解确切的情况。