Python 从扫描图像中去除网格

我必须识别手写银行表格的文本。表单有一个网格，如图所示。我是图像处理新手。我读了几篇关于手写识别的论文，并将去噪、二值化作为预处理任务。我现在想分割图像，并使用神经网络识别字符。为了分割角色，我想去掉网格

事先非常感谢。

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我有一个使用OpenCV的解决方案

首先，我反转了图像：

ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

现在我执行了形态打开操作：

opening = cv2.morphologyEx(thresh2, cv2.MORPH_OPEN, k2)
cv2.imshow('opening', opening) 

您可以看到网格线已消失。但是在一些角色中也有一些高。因此，为了填补空白，我进行了形态扩张手术：

dilate = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_DILATE, k1)
cv2.imshow('dilation', dilate) 

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您可以查看更多使用的形态学操作和内核。

因此不是编码站点。请展示一些工作，以便我们可以帮助您改进。@DYZ我已经尝试对上面提供的图像使用去噪、二值化和边缘检测。我不明白如何摆脱网格。任何洞察都会有帮助。试试侵蚀和扩张operators@Soltius嘿，你知道如何让角色恢复到原始图像中的正常状态吗？闭合比膨胀有什么好处？@Soltius closing通常用于填充二值图像中的一些孔/斑点/间隙。当然，这是它的一般使用方式，但我认为它在这里很有用。这取决于您使用的内核的大小和形状，但我用一个（5,5）矩形内核（而不是膨胀阶段）进行了尝试，它填补了一些空白：）@Soltius正是！！！这就是我选择它的原因。我也尝试了不同的可能性