Python：使用OpenCV进行文本识别的字母修复

我试图修复包含字母的图像，每个字母从中间分成两半

原始图像

应用以下代码后：

gray = cv2.cvtColor(cropped_bot, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

new_img = ((gray >= 230)*255).astype('uint8')    

bottom_image =  255-new_img

我得到这张图片

我的问题是修复将字母分成两部分的行

我已经尝试了

自适应阈值

cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 15, 2)

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但这没用。如何解决此问题

以下是您可以遵循的几个步骤：

• 对灰度图像执行Otsu阈值
• 对内核应用形态学闭运算

代码：

ret, thresh1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('thresh1', thresh1)

更新：

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完美（Y）的可能重复我有一个小问题。当我将黑白转换为这里的@ahmedosama时，会出现一条大线。你是如何得到这张图片的？

closing=255 closing

@ahmedosama我做了

closing=255 closing

但我得到了一些不同的东西。检查我在答案中得到的结果。

k = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]], np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh1, cv2.MORPH_CLOSE, k)
cv2.imshow(closing, closing)

k1 = np.ones((3, 3), np.uint8)
erosion = cv2.erode(closing, k1, iterations = 1)
cv2.imshow(erosion, erosion)