从一个文档中粘贴了两个图像的图像中获取两个图像-Python/C++

我有一份文件——比如说身份证的背面和正面。类似这样的东西 目标是检索图像1和图像2作为两个单独的图像。扫描的文件是黑白的

我的问题是: 1.这是否可行？ 2.如有任何关于如何继续的想法/代码片段，将不胜感激

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提前感谢，

您可以试试findContours

findContours (image, contours, hierarchy,                 
              CV_RETR_EXTERNAL,              
              CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
              Point(0, 0));

然后使用drawContours查看是否选择了所需的图像。 您可以找到轮廓的边界框，无需担心扫描错误。 如果这不能直接工作，试着预处理你的图像，你可以尝试变形，阈值等

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我希望这有帮助

由于您没有提供和图像。。。我会提供一些样品。我之所以使用ImageMagick，是因为您只需在命令行中进行操作，而无需编译任何内容，但您可以在OpenCV和Python中应用完全相同的技术

这是一张示例图像

现在，如果没有正确曝光，扫描可能有噪声，也可能没有纯白色和黑色，因此，作为第一步，您可以对图像进行归一化或自动调平，将其设置为纯黑色和白色阈值，并应用中值滤波器来去除噪声，尤其是在JPEG图像的情况下

convert scan.jpg -normalize -threshold 90% -median 9x9 -negate result.png

也许您现在想使用一些形态学来闭合孔：

convert scan.jpg -normalize -threshold 90% -median 9x9 -negate -morphology close disk:7 result.png

现在，您可以进行一些连接组件分析以找到BLOB：

convert scan.jpg -threshold 90% -median 9x9 -negate \
   -morphology close disk:7                         \
   -define connected-components:verbose=1           \
   -connected-components 8 -auto-level result.png

样本输出

这会产生一个标记图像，我们实际上不会使用它，但会识别出它在一个连续较浅的阴影中发现的每个斑点

现在看看上面的文本输出，您可以看到有5个blob-每行一个。您可以检查第四个字段（即斑点区域）和第五个字段（即颜色），这将有助于区分黑色和白色斑点。让我们看两个斑点，并将它们绘制在原始图像上：

convert scan.jpg -fill "rgba(255,0,0,0.5)" -draw "rectangle 352,54 628,242" result1.png

现在，我们可以将各个页面切掉：

convert scan.jpg -crop 276x188+352+54 doc1.png

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MarkSetchell要求我用我的脚本multicrop2来展示他的例子，该脚本的功能与他的所有命令类似。看

我注意到他的图像周围有一个黑色的边框。所以我需要先用Imagemagick剃须刀将其删除，然后将其导入我的脚本multicrop2

convert vZiPW.jpg -shave 3x3 miff:- | multicrop2 -u 1 -f 1 -m save -d 10000 vZiPW_shaved.png multicrop_results.jpg

在脚本中，我使用-u 1进行反旋转，以取消提取图像的旋转。我使用-f1模糊值或1%的公差，以允许JPG压缩在泛光填充期间更改为背景白色，从而制作遮罩。我还保存脚本首先提取的掩码以定位这两个图像。由于图像的颜色接近白色，因此可能存在小孔或斑点。因此，我的脚本将使用连接的组件进程来填补这些漏洞。因此，它忽略了面积小于10000像素的任何区域，如-d 10000所示。更重要的是，它使用连接的组件从遮罩中定位两个大区域的边界框，然后从输入图像中裁剪和取消旋转相应的区域

以下是泛光填充操作后和连接组件处理前的原始遮罩，用于去除小斑点：

以下是deskew取消旋转后提取的两幅图像

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正确的图像可能会得到更好的答案。@MarkSetchell将获得正确的代表性图像，出于隐私原因无法上载实际图像！这将更清楚地显示分辨率和大小、噪声量、分离度和颜色-只需模糊或遮住最敏感的部分，但尽可能多地留下图案和边框/环绕。请在提供图像后给我回电话。如果您使用类似Unix的系统，您可以尝试我的bash imagemagick脚本，multicrop或multicrop2 at和。示例显示在这些页面上，脚本可以从中下载感谢分享！干得好，弗雷德！非常感谢。请继续回答，这样我们可以分享和学习一些东西。我想这是OpenCV。今后，请确定正在使用的代码。

convert scan.jpg -crop 276x188+352+54 doc1.png

convert scan.jpg -crop 275x194+43+44  doc2.png

convert vZiPW.jpg -shave 3x3 miff:- | multicrop2 -u 1 -f 1 -m save -d 10000 vZiPW_shaved.png multicrop_results.jpg