传统文字检测方法+代码实现

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前言

尽管现在基于深度学习的文字检测方法精度高，速度快，加速了 $OCR$ 技术的发展，但是传统的检测方法的思想和方法也是非常精妙，依旧有值得学习的地方。本文主要介绍两种传统的场景文件检测方法，分别是基于最大稳定极值区域（$MSER$）的文字检测和基于笔画宽度变换（$SWT$）的场景文字检测方法，介绍了其基本思想和步骤，并在车牌数据集上简单的实现了他们，得到了较不错的效果。🧐

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传统文字检测方法

1、基于最大稳定极值区域（MSER）的文字检测

1.1 MSER（MSER-Maximally Stable Extremal Regions）

基本原理

• 一种用于检测图像中稳定的区域的算法。它的主要思想是在图像中寻找极值区域，这些区域在不同尺度下保持稳定性。
• 主要步骤：
  • 将一幅图像进行转换为灰度图像
  • 取阈值对图像进行二值化处理，阈值从$0-255$依次递增，图像逐渐变成纯黑的图像或纯白的图像（如下图所示），每一幅二值化图像中的黑色/白色的连通域就是一个极值区域$Q$。任选两个极值区域，只有两种关系，一种是没有交集，一种是包含。
    在相邻阈值的二值化图像中，极值区域$Q_1，Q_2，Q_3，Q_4...$构成嵌套关系，即$Q_i\in Q_{i+1}$

  极值区域：：定义与灰度阈值有关。设定好灰度阈值后，在图像中的某个区域能够成为极值区域的条件是无法再找到一个不大于所设定的灰度阈值的像素点去扩大当前区域。
  

  • 当且仅当下面公式中的$q(i)$取最小值时，对应的$Q(i)成为MSER$，式中$\Delta$表示灰度阈值的微小增加量

代码实现——使用Opencv中的cv2.MSER_create()接口

• cv2.MSER_create()函数参数
  
• 代码：

import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('car.png')# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 创建 MSER 对象
mser = cv2.MSER_create()# 检测图像中的稳定区域
regions, _ = mser.detectRegions(gray)# 绘制检测到的区域
for region in regions:x, y, w, h = cv2.boundingRect(region)cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)cv2.imshow('MSER Regions', image)
cv2.waitKey(0)

结果：

很明显中间的车牌区域是我们的目标区域，但是现在得到的检测框太多冗余和非目标区域的了，所以接下来需要进行一些微调，直至得到想要的结果。

import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('car.png')gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 先得到车牌的大致区域
mser = cv2.MSER_create(delta=15)
regions, _ = mser.detectRegions(gray)
max_area = 1
result = None
for region in regions:x, y, w, h = cv2.boundingRect(region)if w*h > max_area:max_area = w*h result = [x, y, w, h]# 裁剪出车牌
cropped_image = image[result[1]:result[1]+result[3], result[0]:result[0]+result[2],:]
cropped_image_gray = cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)mser1 = cv2.MSER_create(delta = 5)
regions, _ = mser.detectRegions(cropped_image_gray)for region in regions:x, y, w, h = cv2.boundingRect(region)# 去除长宽比差异较大的区域 以及 面积过大的区域if w/h > 3 or w/h < 1/3 or h*w > (cropped_image.shape[0]*cropped_image.shape[1]*0.8):continuecv2.rectangle(cropped_image, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0 ,255), 1)cv2.namedWindow('MSER Regions', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('MSER Regions', cropped_image)
cv2.waitKey(0)

结果

大部分的字符都得到了比较好的检测结果，但是依旧存在一些问题，如·漏检、误检等

• 为了应用于更加一般的车牌识别（假设已经抠出了车牌所在的区域），可以使用以下代码，当然如果结合更多的一些先验条件和判断方法，将会得到更好的检测效果。👀

import cv2
image = cv2.imread('car_plate_rec\car_3001.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height,width = gray.shape[0],gray.shape[1]
area = height * width                       # 计算图像面积,用于后续的判断mser = cv2.MSER_create()
regions, _ = mser.detectRegions(gray)# 定义函数，用于筛选多余框
def judge_box(w,h):if w * h >  (area / 7):                                  # 车牌一共有7个字符，因此可以根据面积过滤掉一些大的区域return Falseif  w > width/7 or h > 0.95*height or h < (height/4):    # 太窄和太宽的区域可以过滤掉return Falseelse :return Trueli : list = [cv2.boundingRect(regions[0])]
max_H : int = 0             # 所有检测框中最高的框的高度,然后按照这个长度去裁剪单个字符所在的区域def is_effect(li:list,x,y,w,h):     # 对于部分重叠的框，只保留靠最左上角的框n = 1for i in li:if abs(x - i[0]) >= 13:continueelif abs(x - i[0]) <= 7: n = 0if x > i[0]:li[li.index(i)] = (x,y,w,h)if n == 1 :li.append((x,y,w,h))for region in regions:x, y, w, h = cv2.boundingRect(region)if judge_box(w,h):is_effect(li,x,y,w,h)if h > max_H:max_H = h# 去掉重复框
li = list(set(li)) for region in li:x, y, w, h = regionif judge_box(w,h):print("x,y,w,h:",x,y,w,h)cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + max_H), (0, 255, 0), 1)# 显示结果
cv2.namedWindow('MSER Regions', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('MSER Regions', image)
cv2.waitKey(0)

2、基于笔画宽度变换（Stroke Width Transform，SWT）的场景文字检测

• 基本原理：利用笔画宽度，也就是平行字符边缘的点对之间的距离，来区分文本和非文本的区域。在一般的文本图像中，由于字符的笔画宽度值比较稳定，而非字符笔画宽度值变化程度较大，据此就可以将文本区域和非文本区域进行区分。
• 主要步骤：参考文章：基于残差网络及笔画宽度变换的场景文本检测
  • 首先使用Canny算子对图像进行边缘检测，得到每个边缘像素点 $p$ ；然后使用Sobel算子获取每个边缘像素点的梯度值 $d_p$。
  • 对于像素点 $p$，根据梯度方向 $d_p$ 沿着路径$r=p+n\ast d_p(n\ge 0)$寻找对应边缘上的一个像素点$q$，其梯度方向为 $d_q$。
  • 若 $d_p$ 与$d_q$ 方向相反,即满足$d_q=-d_p\pm \frac{\pi }{6}(\frac{\pi }{6}是可接受的角度偏差，也自设定其他的角度)$，则匹配成功，$[p，q]$路径上的所有像素点标记其笔画宽度值为 $p$与$q$间的距离$||\overrightarrow{p-q}||$；若不满足条件,则废弃此路径。如下图所示，左边字符中的路径 $pq$ 属于匹配成功，右边字符中的路径 $pq$ 就属于匹配失败，废弃掉该路径。
  • 重读步骤2,3，直至标记该图像上所有没被废弃掉的路径上像素的笔画宽度值。若有像素点被多次赋值，则保留最小值。
  • 矫正拐点。计算每一条路径上的像素的笔画宽度的中值，若该路径上像素点的笔画宽度值大于中值，则对该像素点赋值为该路径上笔画宽度的中值。
  • 由于存在亮底暗字背景和暗底亮字背景两种情况，从梯度相反方向重复 步骤2 至 步骤5 进行二次搜索。
  • 若8邻域内像素与中心像素的笔画宽度之比在$[1/3,3]$内,则聚合成连通域。计算每个有效连通域的笔画宽度的均值和方差，滤除方差大于阈值的连通域。

• 因为源码是使用C++写的，所以想自己动手使用$python$实现这个算法，可惜能力不够，费了很长时间也没有预期效果。😫不过发现已经有大佬在 $22$ 年直接将该算法集成到 $python$单独的一个库了：SWTloc，不过目前网上基本没有对这个库的详细介绍，所以干脆详细了解一下这个库，以此来快速实现一下$SWT$算法。

SWTloc库

✔安装库：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple swtloc

• SWTLocalizer类充当对图像执行转换的入口点，是一个初始化方法。它可以接受

  • 单图像路径
  • 多个图像路径
  • 单个预加载图像
  • 多个预加载图像
    

• SWTImage.transformImage：笔画宽度变换

输入参数	参数说明
text_mode	文本模式参数：$\{\begin{array}{l}db\_lf:深色背景上的浅色文本\\ lb\_df:浅色背景上的深色文本\end{array}$
engine	引擎参数:$\{\begin{array}{l}“numba”:默认参数\\ “python”\end{array}$
gaussian_blurr	是否应用高斯模糊器，default = True
gaussian_blurr_kernel	高斯模糊的核大小
edge_function	边缘函数：$\{\begin{array}{l}{}^{\prime }a{c}^{\prime }:默认值。Auto-Canny函数,一个内置函数,生成Canny图像\\ 自定义函数\end{array}$
auto_canny_sigma	$Auto-Canny$函数的$Sigma$值，default=0.33
minimum_stroke_width	最小允许行程长度参数 [默认 = 3]；在寻找从图像中任何边坐标发出的合格描边时，此参数控制最小描边长度，低于该描边将被取消资格。
maximum_stroke_width	最大允许行程长度参数 [默认 = 200]；在寻找从图像中任何边坐标发出的合格描边时，此参数控制了描边将被取消资格的最大描边长度。
check_angle_deviation	是否检查角度偏差 [default = True]
maximum_angle_deviation	入射边缘点梯度矢量中可接受的角度偏差[default = np.pi/6]
display	控制是否显示该特定阶段的进程

运行后得到4幅图像：原始图像、灰度图像、边缘图像和SWT变换图像
看一下具体效果：

import swtloc as swt
imgpath1 = 'car.png'
imgpath2 = 'car1.png'swtl = swt.SWTLocalizer(image_paths=[imgpath1, imgpath2]) # Initializing the SWTLocalizer class with the image path
swtImgObj = swtl.swtimages               # Accessing the SWTImage Object which is housing this image
swtimg0 = swtImgObj[1]
swt_mat = swtimg0.transformImage(text_mode='db_lf', maximum_stroke_width=40)

• SWTImage.localizeLetters：根据相关参数定位字符。

输入参数	参数说明
minimum_pixels_per_cc	区域中的最小像素数，低于该值的区域被视为非字符区域
maximum_pixels_per_cc	区域中的最大像素数，高于该值的区域被视为非字符区域
acceptable_aspect_ratio	纵横比（宽度/高度）小于的所有连接组件都将被修剪
localize_by	可以为此函数提供三个可能的参数 $\{\begin{array}{l}min\_bbox：最小边界框边界计算和标注\\ ext\_bbox：极端边界框边界计算和标注\\ outline：轮廓（等高线）边界计算和标注\end{array}$
padding_pct	在标注过程中，有时标注会紧密地贴合在组件本身上，这会导致计算出的边界被扩大。该参数仅适用于和定位。

比较关键的就是前三个参数，下面通过设置前三个参数看一下具体检测字符的效果：

import swtloc as swt
imgpath1 = 'car.png'
imgpath2 = 'car1.png'swtl = swt.SWTLocalizer(image_paths=[imgpath1, imgpath2]) # Initializing the SWTLocalizer class with the image path
swtImgObj = swtl.swtimages               # Accessing the SWTImage Object which is housing this image
swtimg0 = swtImgObj[1]
swt_mat = swtimg0.transformImage(text_mode='db_lf', maximum_stroke_width=40)
local = swtimg0.localizeLetters()

local = swtimg0.localizeLetters(minimum_pixels_per_cc=800)

local = swtimg0.localizeLetters(minimum_pixels_per_cc=800,maximum_pixels_per_cc=5000)

local = swtimg0.localizeLetters(minimum_pixels_per_cc=800,maximum_pixels_per_cc=5000,acceptable_aspect_ratio=0.5)

• 还有其他的一些高级用法， 这里不过多介绍，有需要的可以直接看官方文档$\to$📌swtloc

代码实现

• 👀 看看在车牌数据集上的大致效果：也基本很快速的得到了较好的效果。不过两幅图中都绘制了一个异常的较大的矩形框，可以加上前面MSER算法中对矩形框做些筛选处理的代码即可滤除掉。

# 针对car_plate_rec这个车牌数据集
import swtloc as swt
import cv2imgpath = 'car_plate_rec/car_1901.jpg'swtl = swt.SWTLocalizer(image_paths=imgpath) # Initializing the SWTLocalizer class with the image path
swtImgObj = swtl.swtimages               # Accessing the SWTImage Object which is housing this image
swtimg0 = swtImgObj[0]swt_mat = swtimg0.transformImage(text_mode='db_lf', maximum_stroke_width=40)  # SWT算法
local = swtimg0.localizeLetters(minimum_pixels_per_cc=100,maximum_pixels_per_cc=2000,acceptable_aspect_ratio = 0.1,localize_by='ext_bbox') #检测单个字段区域li = []         # 存储绘制的矩形框
for i in local.values():li.append(i.ext_bbox)def draw_rect(image, li):for region in li:cv2.polylines(image, [region], isClosed=True, color=(0, 255, 0), thickness=1)img = cv2.imread(imgpath)
draw_rect(img,li)
cv2.namedWindow('img', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

总结

使用python简单实现了基于最大稳定极值区域（$MSER$）的 和基于笔画宽度变换（$SWT$）的文字检测方法，希望对不太了解该算法的伙伴们有所帮助。👍👍👍